公开(公告)号：KR1020140136912A

公开(公告)日：2014-12-01

申请号：KR1020140156026

申请日：2014-11-11

Applicant: 재단법인대구경북과학기술원

Inventor： 김동영 ,  이충희

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/6229

Abstract: 본 발명은 아다부스트 알고리즘 기반 학습 장치 및 방법에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 학습 장치에 의한 아다부스트 알고리즘 기반의 학습 방법은, 검출대상이 포함된 복수의 Positive 영상, 및 상기 검출대상이 포함되지 않은 복수의 Negative 영상을 포함하는 훈련 데이터 집합을 N개의 부분 집합으로 나누는 단계; 상기 각 부분 집합에 대해 아다부스트(Adaboost) 알고리즘 기반의 학습을 수행하여, 초기 특징 집합에서 상기 검출대상의 검출률이 상대적으로 큰 상위 M개의 특징점을 각기 추출하는 단계; 및 상기 추출하는 단계에서 추출된 N×M개의 특징점 중에서 상기 검출률이 상대적으로 큰 복수의 최종 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Abstract translation: 本发明公开了一种基于Adaboost算法的学习装置和方法。 基于根据本发明的一个方面的Adaboost算法的学习方法包括以下步骤：将包括检测目标的多个正图像的列车数据组和不具有检测目标的多个负图像分成N个部分组 ; 通过基于针对每个部分组的Adaboost算法执行学习，从初始特征组提取具有相对较大检测目标检测率的M个上限特征点; 以及从所提取的N×M特征点中提取具有相对较大检测率的多个最终特征点。