Publication

Face Class Modeling Using Mixture of SVMs

Jean-Philippe Thiran, Vlad Popovici, Julien Meynet
2004
Article de conférence
Résumé

We present a method for face detection which uses a new SVM structure trained in an expert manner in the eigenface space. This robust method has been introduced as a post processing step in a realtime face detection system. The principle is to train several parallel SVMs on subsets of some initial training set and then train a second layer SVM on the margins of the first layer of SVMs. This approach presents a number of advantages over the classical SVM: firstly the training time is considerably reduced and secondly the classification performance is improved, we will present some comparisions with the single SVM approach for the case of human face class modeling.

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Concepts associés (32)
Machine à vecteurs de support
Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Eigenface
Les eigenfaces sont un ensemble de vecteurs propres utilisés dans le domaine de la vision artificielle afin de résoudre le problème de la reconnaissance du visage humain. Le recours à des eigenfaces pour la reconnaissance a été développé par Sirovich et Kirby (1987) et utilisé par Matthew Turk et Alex Pentland pour la classification de visages. Cette méthode est considérée comme le premier exemple réussi de technologie de reconnaissance faciale.
Détection d'objet
thumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.
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