Prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík

HEROUT Adam, HRADIŠ Michal a ZEMČÍK Pavel. EnMS: Early non-Maxima Suppression. Pattern Analysis and Applications. 2012, roč. 2012, č. 2, s. 121-132. ISSN 1433-7541.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:EnMS: Early non-Maxima Suppression
Název (cs):Časné potlačení nemaximálních odezev
Strany:121-132
Místo vydání:DE
Rok:2012
Časopis:Pattern Analysis and Applications, roč. 2012, č. 2, DE
ISSN:1433-7541
Klíčová slova
Non-Maxima Suppression, Object Detection, WaldBoost, Sequential Probability Ratio Test
Anotace
Detekce objektů v obrazech pomocí statistických klasifikátorů je důkladně prostudovanou a popsanou technikou. Různé aplikace takových detektorů často vyžadují výběr pozice v obraze, která vykazuje nejvyšší odezvu klasifikátoru - provádějí potlačení ne-maximálních odezev. Tento článek představuje koncept časného potlačení ne-maximálních odezev (EnMS), který umožňuje snížit výpočetní náročnost tím, že rozhodnutí o potlačení pozic s ne-maximální odezvou klasifikátoru se děje časně, na základě nekompletních informací, jak je získal pouze částečně vyhodnocený klasifikátor. Ukazujeme, že chyba tohoto spekulativního rozhodnutí oproti rozhodnutí na základě celého vyhodnocení klasifikátoru může být odhadnuta pomocí sběru statistik na neoznačených datech. Článek pak uvažuje sekvenční strategii s více testy k potlačení ne-maximálních odezev, která je podobná detektorům založených na kaskádě, které jsou používány k detekci objektů. Ukazujeme také, že optimální (nejrychlejší pro zadanou cílovou míru chyb) strategie potlačení ne-maxim může být vytvořena pomocí nově představované varianty Waldovy sekvenční strategie (SPRT), kterou jsme nazvali Conditioned SPRT, CSPRT. Experimentální výsledky ukazují že EnMS výrazně redukuje množství výpočtů v případě lokalizace objektů, zatímco míry chybovosti jsou limitovány zadanými hranicemi. Navrhovaný přístup výrazně překonává aktuální detektory založené na metodě WaldBoost. Potenciální aplikace nově navrženého časného potlačení ne-maxim nejsou omezeny na lokalizaci objektů, ale mohou být aplikovány kdekoliv je cílem nalézt nejsilnější odezvu klasifikátoru na množině klasifikovaných vzorků.
BibTeX:
@ARTICLE{
   author = {Adam Herout and Michal Hradi{\v{s}} and Pavel
	Zem{\v{c}}{\'{i}}k},
   title = {EnMS: Early non-Maxima Suppression},
   pages = {121--132},
   journal = {Pattern Analysis and Applications},
   volume = 2012,
 number = 2,
   year = 2012,
   ISSN = {1433-7541},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs?id=9506}
}

Vaše IPv4 adresa: 18.206.13.39
Přepnout na https