Pattern Recognition Using AdaBoost

V této práci se zaobírá algoritmem AdaBoost, který slouží k vytvoření silné klasifikační funkce pomocí několika slabých klasifikátorů. Seznámíme se taktéž s modifikacemi AdaBoostu, a to Real AdaBoostem, WaldBoostem, FloatBoostem a TCAcu. Tyto modifikace zlepšují některé z vlastností algoritmu AdaBoost. Probereme některé vlastnosti příznaků a slabých klasifikátorů. Ukážeme si třídu úloh, pro které je algoritmus AdaBoost použitelný. Popíšeme implementaci knihovny obsahující zmíněné metody a uvedeme některé testy provedené na implementované knihovně.This paper deals about AdaBoost algorithm, which is used to create a strong classification function using a number of weak classifiers. We familiarize ourselves with modifications of AdaBoost, namely Real AdaBoost, WaldBoost, FloatBoost and TCAcu. These modifications improve some of the properties of algorithm AdaBoost. We discuss some properties of feature and weak classifiers. We show a class of tasks for which AdaBoost algorithm is applicable. We indicate implementation of the library containing that method and we present some tests performed on the implemented library.

Fast Face Detection And Recognition On Graphics Processing Units

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012Bu çalışmada, iteleme tabanlı bir yüz saptama algoritması ile nitelik tabanlı bir yüz tanıma algoritması yoğun bir şekilde paralelleştirilmiş ve bir GİB (Grafik İşlem Birimi) üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiştir. Bu algoritmaların tüm adımları GİB mimarisine uygun şekilde paralelleştirilmiş ve CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu kullanılarak gerçeklenmiştir. Alternatif paralelleştirme yöntemlerinden ve bu yöntemlerdeki problemlerden de bahsedilmiştir. Karşılaştırma amacıyla, aynı algoritmaların bir MİB (Merkezi İşlem Birimi) üzerinde çalışan sürümleri de gerçeklenmiştir. Gerçeklenen algoritmaların hız ve başarımları karşılaştırılmıştır. Yüz saptama algoritması için karşılaştırma işlemi, hem sabit görüntüler, hem de 5 farklı çözünürlükteki video akışları üzerinde yapılmıştır. Yüz tanıma algoritması için karşılaştırmalar ise, farklı nitelik yöneyi uzunlukları ve veritabanı boyuları için yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, grafik işlemcinin, MİB ile aynı sonuçları üretmekle birlikte, işlemleri çok daha hızlı bitirdiğini göstermiştir. GİB ile MİB arasında hız farkının çözünürlük, nitelik yöneyi boyutu ve veritabanı büyüklüğü ile birlikte arttığı görülmüştür. Bu sonuçlar, grafik işlemcilerin bu algoritmalar için özellikle fazla veri işlenmesi gereken durumlarda çok daha uygun olduğunu göstermektedir.Bu çalışmada, iteleme tabanlı bir yüz saptama algoritması ile nitelik tabanlı bir yüz tanıma algoritması yoğun bir şekilde paralelleştirilmiş ve bir GİB (Grafik İşlem Birimi) üzerinde çalışmak üzere geliştirilmiştir. Bu algoritmaların tüm adımları GİB mimarisine uygun şekilde paralelleştirilmiş ve CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu kullanılarak gerçeklenmiştir. Alternatif paralelleştirme yöntemlerinden ve bu yöntemlerdeki problemlerden de bahsedilmiştir. Karşılaştırma amacıyla, aynı algoritmaların bir MİB (Merkezi İşlem Birimi) üzerinde çalışan sürümleri de gerçeklenmiştir. Gerçeklenen algoritmaların hız ve başarımları karşılaştırılmıştır. Yüz saptama algoritması için karşılaştırma işlemi, hem sabit görüntüler, hem de 5 farklı çözünürlükteki video akışları üzerinde yapılmıştır. Yüz tanıma algoritması için karşılaştırmalar ise, farklı nitelik yöneyi uzunlukları ve veritabanı boyuları için yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, grafik işlemcinin, MİB ile aynı sonuçları üretmekle birlikte, işlemleri çok daha hızlı bitirdiğini göstermiştir. GİB ile MİB arasında hız farkının çözünürlük, nitelik yöneyi boyutu ve veritabanı büyüklüğü ile birlikte arttığı görülmüştür. Bu sonuçlar, grafik işlemcilerin bu algoritmalar için özellikle fazla veri işlenmesi gereken durumlarda çok daha uygun olduğunu göstermektedir.Yüksek LisansM.Sc

Implementation of Image Classifiers in FPGAs

Práce je zaměřena na obrazové klasifikátory a jejich implementaci v FPGA. Klasifikátory dělí na dvě skupiny - slabé a silné klasifikátory. Ve skupině silných klasifikátorů se zaměřuje především na AdaBoost. Ve skupině slabých klasifikátorů jsou probrány základní příznakové klasifikátory, jakými jsou například klasifikátory založené na Haarových nebo Gaborových vlnkách, ale především je kladen důraz na klasifikátory LBP, LRP a LR. Naposled uvedené klasifikátory jsou vhodné pro implementaci v FGPA. Na základě těchto klasifikátorů je navržena pseudo-paralelní architektura. Architektura uvažuje provedení klasifikace v FPGA a následné zpracovávání výsledků v počítači. Navržený klasifikátor je velmi rychlý a každý hodinový cyklus produkuje výstup klasifikace.The thesis deals with image classifiers and their implementation using FPGA technology. There are discussed weak and strong classifiers in the work. As an example of strong classifiers, the AdaBoost algorithm is described. In the case of weak classifiers, basic types of feature classifiers are shown, including Haar and Gabor wavelets. The rest of work is primarily focused on LBP, LRP and LR classifiers, which are well suitable for efficient implementation in FPGAs. With these classifiers is designed pseudo-parallel architecture. Process of classifications is divided on software and hardware parts. The thesis deals with hardware part of classifications. The designed classifier is very fast and produces results of classification every clock cycle.

Pattern Recognition

Pattern recognition is a very wide research field. It involves factors as diverse as sensors, feature extraction, pattern classification, decision fusion, applications and others. The signals processed are commonly one, two or three dimensional, the processing is done in real- time or takes hours and days, some systems look for one narrow object class, others search huge databases for entries with at least a small amount of similarity. No single person can claim expertise across the whole field, which develops rapidly, updates its paradigms and comprehends several philosophical approaches. This book reflects this diversity by presenting a selection of recent developments within the area of pattern recognition and related fields. It covers theoretical advances in classification and feature extraction as well as application-oriented works. Authors of these 25 works present and advocate recent achievements of their research related to the field of pattern recognition