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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Nurul ArifSetiawan (전남대학교) Chil Woo Lee (전남대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2008
발행연도
2008.2
수록면
504 - 509 (6page)

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Support Vector Machine (SVM) is one of powerful learning machine and has been applied to varying task with generally acceptable performance. The success of SVM for classification tasks in one domain is affected by features which represent the instance of specific class. Given the representative and discriminative features, SVM learning will give good generalization and consequently we can obtain good classifier. In this paper, we will assess the problem of feature choices for human detection tasks and measure the performance of each feature. Here we will consider HOG-family feature. As a natural extension of SVM, we combine SVM with Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimension of features while retaining most of discriminative feature vectors.
#SVM #PCA #Human detection #dimensionality reduction #HOG.

목차

Abstract
1. Introduction
2. HOG-family Features
3. SVM Classifier
4. Performance Evaluation
References

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