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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Dhi Aurrahman (전남대학교) Nurul Arif Setiawan (전남대학교) Chil Woo Lee (전남대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2008
발행연도
2008.2
수록면
569 - 572 (4page)

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The possibility to extent the solution in human detection problem for plug-in on vision-based Human Computer Interaction domain is very attractive, since the successful of the machine leaning theory and computer vision marriage. Bayesian logistic regression is a powerful classifier performing sparseness and high accuracy. The difficulties of finding people in an image will be conquered by implementing this Bayesian model as classifier. The comparison with other massive classifier e.g. SVM and RVM will introduce acceptance of this method for human detection problem. Our experimental results show the good performance of Bayesian logistic regression in human detection problem, both in trade-off curves (ROC, DET) and real-implementation compare to SVM and RVM.
#Bayesian logistic regression #SVM #PVM #Human detection

목차

Abstract
1. Introduction
2. The Classifiers
3. Histogram of Oriented Gradient as Feature
4. Experiments
5. Conclusion
Acknowledgement
References

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