Detección de peatones utilizando optimización multi-objetivo

La detección de peatones en secuencias de video urbanas representa un desafío para los sistemas de clasificación. Cuando el fondo de la escena donde circulan las personas es muy texturado, el desempeño de la mayoría de los clasificadores se ve severamente afectado. En este artículo se propone la uti...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Negri, Pablo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas Optimization secuencias de video clasificadores Receiver Operating Characacteristics (ROC)
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52130
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La detección de peatones en secuencias de video urbanas representa un desafío para los sistemas de clasificación. Cuando el fondo de la escena donde circulan las personas es muy texturado, el desempeño de la mayoría de los clasificadores se ve severamente afectado. En este artículo se propone la utilización de una técnica de Optimización Multi- Objetivo (en inglés Multi-Objective Optimization o MOO). La metodología entrena un pool de Cascadas de Clasificadores Dopados a partir de diferentes conjuntos de aprendizaje, otorgándoles un comportamiento particular. El análisis de sus curvas ROC permite construir un frente de Pareto que selecciona los puntos operacionales localmente dominantes. Los resultados de esta metodología sobre una secuencia real muestran una mejora en la performance del sistema de detección.
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Detección de peatones utilizando optimización multi-objetivo

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