@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00077715,
 author = {小野友己 and 黒田忠広},
 book = {画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集},
 month = {Jul},
 note = {顔検出は近年パターン認識の分野で注目を集めている技術であり，様々な手法が提案されてきた．しかし，いずれの手法も誤検出率を低くするにつれて検出率も低下する．SVMをカスケード最終段に接続することで検出率の低下を抑えることが可能だが，識別にかかる演算時間および識別器に必要なデータサイズ，すなわち識別コストが大幅に増大する．そこで，本稿では識別コストを低減したSVMとして特徴分割SVMを提案する．提案手法によりRBF kernel SVMと比べて54倍高速で，1/146倍のデータサイズのSVMを実現した．さらに提案手法をカスケード最終段に接続することでデータセットにおいて検出率7.7%の向上を達成した．},
 pages = {529--533},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {顔検出における識別コストの削減および検出精度向上のための特徴分割SVM},
 volume = {2011},
 year = {2011}
}