Training Support Vector Machines: an Application to Face Detection
SVMで顔とそれ以外の画像を区別する識別器を構成。学習データの数が多い時、2次計画問題の規模も大きくなる。この規模を小さくするために、support vectorの数がデータ数にくらべると小さいことを利用して、全体を2分割して、そのうちの一方で2次計画問題を解き、support vectorに選ばれなかったデータを学習に用いてなかったデータと交換する手法を提案。学習前に背景のマスキング、明暗の正規化、ヒストグラムの正規化をおこなう。姿勢ごとに学習の必要あり。
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