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인공지능 : 다중 분포 학습 모델을 위한 Haar-like Feature와 Decision Tree를 이용한 학습 알고리즘
이창훈 ( Chang Hoon Lee ),곽주현 ( Ju Hyun Kawak ),원일용 ( Li Young Woen ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.2 No.1
Adaboost is widely used for Haar-like feature boosting algorithm in Face Detection. It shows very effective performance on single distribution model. But when detection front and side face images at same time, Adaboost shows it`s limitation on multiple distribution data because it uses linear combination of basic classifier. This paper suggest the HDCT, modified decision tree algorithm for Haar-like features. We still tested the performance of HDCT compared with Adaboost on multiple distributed image recognition.