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  Hough-based Object Detection with Grouped Features

Srikantha, A., & Gall, J. (2014). Hough-based Object Detection with Grouped Features. In 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 1653-1657). IEEE.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E3A9-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E3AA-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Srikantha, Abhilash1, Autor           
Gall, Juergen, Autor
Affiliations:
1Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: Hough-based voting approaches have been successfully applied to object detection. While these methods can be efficiently implemented by random forests, they estimate the probability for an object hypothesis for each feature independently. In this work, we address this problem by grouping features in a local neighborhood to obtain a better estimate of the probability. To this end, we propose oblique classification-regression forests that combine features of different trees. We further investigate the benefit of combining independent and grouped features and evaluate the approach on RGB and RGB-D datasets.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2014-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Srikantha:ICIP:2014
DOI: 10.1109/ICIP.2014.7025331
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Veranstaltungsort: Paris, France
Start-/Enddatum: 2014-10-27 - 2014-10-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1653 - 1657 Identifikator: -