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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 506 - 509 (4page)
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This paper presents an automatic sample collection method for training an adapted classifier. Classifier adaptation is an important issue for improving performance of classifier. In conventional techniques of classifier adaptation, a classifier is learned based on sample collection which is manually gathered by a generic pre-trained classifier. In this paper, we focus on minimizing manual tasks and improving performance of classifier. Our method uses background subtraction technique to collect training samples, instead of using generic classifier. The automatic sample collection method based on blob condition investigation automatically collects good samples to train the adapted classifier. Experiments demonstrate performance and computational efficiency of our method.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Automatic sample collection
Ⅲ. 실험결과 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구방향
Ⅴ. 감사의 글
참고문헌
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