Exploiting neighbors for faster scanning window detection in images

Detekce objektů pomocí skenování obrazu rychlýmklasifikátorem je široce používaná metoda, která se používá i v komerčníchaplikacích. Takové detektory doposud zpravidla nevyužívaly toho, že informaceextrahovaná z jedné pozice obrazu může být použita i pro rozhodnutí o okolníchpozicích. Existence této nevyužité informace je sama o sobě jistým vodítkem kzávěru, že takovéto přístupy nejsou optimální. V tomto článku navrhujemeefektivní a výpočetně nenáročný postup, jak tuto sdílenou informaci využít krychlejší detekci. Hlavní myšlenkou navrhovaného řešení je předpovídat odezvyklasifikátoru na blízkých okolních pozicích a přeskočit vyhodnocování tohotoklasifikátoru na takových pozicích, kde je predikce dostatečně jistá apravděpodobnost chyby dostatečně nízká. Za účelem predikce, je vytvořen novýklasifikátor, který používá obrazová příznaky, které jsou počítány původnímdetekčním klasifikátorem. Výsledky ukazují, že je tímto postupem možné snížitčas potřebný pro zpracování obrazu až čtyřikrát při jen nepatrném zvýšeníchybovosti detekce. V některých případech je tak možné dosáhnout v průměru iméně než jednoho obrazového příznaku počítaného na jednu pozici obrazu. Článekpředstavuje navrženou metodu predikce a výsledky na několika datových sadách spoužitím několika různých druhů obrazových příznaků.