Face Detection with Asymmetric Boosting, Fachbücher von Minh-Tri Pham

Das Buch "Face Detection with Asymmetric Boosting" von Minh-Tri Pham bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Verbesserung der Gesichtserkennung durch asymmetrisches Boosting. Es wird aufgezeigt, dass asymmetrisches Boosting, obwohl es als entscheidend für moderne Gesichtserkennung anerkannt ist, oft auf trial-and-error-Methoden basiert. Dieses Werk adressiert verschiedene Herausforderungen im Zusammenhang mit asymmetrischem Boosting und demonstriert, wie ein fundiertes Verständnis und die Anwendung dieser Methode signifikante Fortschritte in der Lernzeit, Lernkapazität, Erkennungsgenauigkeit und -geschwindigkeit eines Gesichtserkennungsmodells ermöglichen. Die vier Hauptbeiträge des Buches umfassen die Entwicklung eines neuen Verfahrens zur Online-Lernung eines asymmetrischen Boosted-Klassifikators, eine Methode zur Reduzierung der Lernzeit eines Gesichtserkennungsmodells, die Verbesserung der Lern- und Erkennungsgeschwindigkeit durch eine neue Methode zur Erstellung von Klassifikator-Kaskaden sowie eine theoretische Analyse zur Generalisierung des asymmetrischen Boosted-Klassifikators.