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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications ICEIC : 2008
- 발행연도
- 2008.6
- 수록면
- 63 - 68 (6page)
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Support Vector Machine (SVM) is one of powerful learning machine and has been applied to varying task with generally acceptable performance. The success of SVM for classification tasks in one domain is affected by features which represent the instance of specific class. Given the representative and discriminative features, SVM learning will give good generalization and consequently we can obtain good classifier. In this paper, we will assess the problem of feature choices for human detection tasks and measure the performance of each feature. Here we will consider HOG-family feature. We proposed the multi-scale HOG as a newly family member in this feature group. We also combine SVM with Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimension of features and enhance the evaluation speed while retaining most of discriminative feature vectors.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Features and the classifier
3. Experiments
4. Conclusion and future direction
Acknowledgments
References
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