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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제7호
발행연도
2004.7
수록면
949 - 958 (10page)

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본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이타의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개별데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn++기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 얼굴 검출을 위한 점진적 학습 방법

4. 실험결과

5. 결론 및 추후과제

참고문헌

저자소개

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[학술지(정기간행물)] - / 1997. / A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting 55 : 119 ~ 139 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Robust real time object detection google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Learn++: An Incremental Learning Algorithm for Supervised Neural Networks 31 (4) : 497 ~ 508 google schola [학술지(정기간행물)] - / pp.18.8.1-18.8.51992. / Extraction of Face Recognition from Monochromatic Photographs Using Neural Networks Proceedings of Second International Conference on Automation 1 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / A Fast and Accurate Face Detector Based on Neural Networks 22 (1) : 42 ~ 53 google schola

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