Multiple Instance Boosting for Object Detection

Boosting(机器学习) 目标检测 Viola–Jones对象检测框架 人工智能 计算机科学 级联 探测器 模式识别(心理学) 分类器(UML) 级联分类器 特征选择 机器学习 视觉对象识别的认知神经科学 阿达布思 特征提取 计算机视觉 人脸检测 面部识别系统 工程类 随机子空间法 电信 化学工程
作者
Zhang Cha,John Platt,Paul A. Viola
链接
摘要

A good image object detection algorithm is accurate, fast, and does not require exact locations of objects in a training set. We can create such an object detector by taking the architecture of the Viola-Jones detector cascade and training it with a new variant of boosting that we call MIL-Boost. MILBoost uses cost functions from the Multiple Instance Learning literature combined with the AnyBoost framework. We adapt the feature selection criterion of MILBoost to optimize the performance of the Viola-Jones cascade. Experiments show that the detection rate is up to 1.6 times better using MILBoost. This increased detection rate shows the advantage of simultaneously learning the locations and scales of the objects in the training set along with the parameters of the classifier.

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