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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Boosted Projection: An Ensemble of Transformation Models

verfasst von : Ricardo Barbosa Kloss, Artur Jordão, William Robson Schwartz

Erschienen in: Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Computer vision problems usually suffer from a very high dimensionality, which can make it hard to learn classifiers. A way to overcome this problem is to reduce the dimensionality of the input. This work presents a novel method for tackling this problem, referred to as Boosted Projection. It relies on the use of several projection models based on Principal Component Analysis or Partial Least Squares to build a more compact and richer data representation. We conducted experiments in two important computer vision tasks: pedestrian detection and image classification. Our experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms many baselines and provides better results when compared to the original dimensionality reduction techniques of partial least squares.

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Titel: Boosted Projection: An Ensemble of Transformation Models
verfasst von: Ricardo Barbosa Kloss
Artur Jordão
William Robson Schwartz
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
Print ISBN: 978-3-319-75192-4

Electronic ISBN: 978-3-319-75193-1

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_40

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Abstract

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