인공지능 : 다중 분포 학습 모델을 위한 Haar-like Feature와 Decision Tree를 이용한 학습 알고리즘
분야
공학 > 전자공학
저자
이창훈 ( Chang Hoon Lee ) , 곽주현 ( Ju Hyun Kawak ) , 원일용 ( Li Young Woen )
발행기관
한국정보처리학회
간행물정보
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 2013년, 제2권 제1호, 43~48페이지(총6페이지)
파일형식
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    국문초록
    Adaboost 알고리즘은 얼굴인식을 위한 Haar-like feature들을 이용하기 위해 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘이다. 매우 빠르며 효율적인 성능을 보이고 있으며 하나의 모델이미지가 존재하는 단일분포 데이터에 대해 매우 효율적이다. 그러나 정면 얼굴과 측면 얼굴을 혼합한 인식등 둘 이상의 모델이미지를 가진 다중 분포모델에 대해서는 그 성능이 저하된다. 이는 단일 학습 알고리즘의 선형결합에 의존하기 때문에 생기는 형상이며 그 응용범위의 한계를 지니게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 제안으로서 Decision Tree를 Harr-like Feature와 결합하는 기법을 제안한다. Decision Tree를 사용 함으로서 보다 넓은 분야의 문제를 해결하기 위해 기존의 Decision Tree를 Harr-like Feature에 적합하도록 개선한 HDCT라고 하는 Harr-like Feature를 활용한 Decision Tree를 제안하였으며 이것의 성능을 Adaboost와 비교 평가하였다.
    영문초록
    Adaboost is widely used for Haar-like feature boosting algorithm in Face Detection. It shows very effective performance on single distribution model. But when detection front and side face images at same time, Adaboost shows it`s limitation on multiple distribution data because it uses linear combination of basic classifier. This paper suggest the HDCT, modified decision tree algorithm for Haar-like features. We still tested the performance of HDCT compared with Adaboost on multiple distributed image recognition.
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