Transcript 調整可能なAdaBoostによる物体識別器の提案

Eigenboosting:
Combining Discriminative and
Generative Information
土屋成光
2008/1/8
背景
• 認識，検出手法における問題
• Training（訓練データ）-Recognition（実データ）
• 双方のノイズの影響
• 無関係な情報（ノイズ）に着目
• ノイズに過敏な認識システムとなる可能性
Eigenboosting
従来法
 Generative（生成モデル）
• principal component analysis (PCA)
• independent component analysis (ICA)
欠損，オクルージョンをカバー
 Discriminative(判別モデル)
• クラス分類手法
• linear discriminant analysis (LDA)
• support vector machines (SVM)
• Boosting
Generativeに比較して高精度(bag-of-keypointなど)
現実にはこれらが多く用いられる
Eigenboosting
両手法の相違点
 サンプルの分布による変化
Eigenboosting
Discriminativeモデルの問題点
 トレーニングに対する性能≠実データに対する性能
Ex.ノイズ，オクルージョン
 非常に多数のラベル付きデータが必要
Eigenboosting
Eigenboosting（CVPR2007）
 Combining Discriminative and Generative Information
• 判別，識別のための特徴と生成モデルの融合
• Helmut Grabnerら （Graz University 独）
• Discriminative
• Haar-like特徴の組み合わせ
• Generative
• Haar-likeによる固有画像
Eigenboosting
基礎技術
 Discriminative
 Boostingによる特徴選別
 Generative
 PCAによるモデル近似
Eigenboosting
Boosting(AdaBoost)
 問題
 弱識別器
 強識別器
Eigenboosting
PCA
 入力画像
→固有ベクトルに写像（固有値問題の解，特異値分解）
 K個で元の画像を近似
Eigenboosting
Eigenboosting
 Discriminative/Generativeを共に考慮
 Lowレベルな特徴（Haar-like）を使用
 Discriminative
 Generative
• 両方で使用可能
Eigenboosting
Haar-like特徴の利用
 Discriminative
 Haar-likeのboosting
 強力なDiscriminative識別器 (Violaなど)
 Generative
 Haar-likeを用いて固有画像（Eigenimage）を近似
• BPCA
Eigenboosting
Haar-likeによる近似
 PCA
 得られる基底
 直交していない
 実用上問題ない精度で近似可能
Eigenboosting
Eigenboosting
 Boosting
 Feature poolより特徴選択(discriminative)
 並行して固有画像を生成 (generative)
 双方を評価
Eigenboosting
Mofdified boosting error-function
 Discriminative
Generative
 パラメタbにより両モデルを考慮
 弱識別器
Eigenboosting
Discriminative error
 弱識別器
 全サンプルに対するエラー
Eigenboosting
Generative error

のエラー

以外を使った際の近似誤差
 すべてを使った近似誤差より減算
 全サンプルについて考慮，2値化
Eigenboosting
Experiments
 データセット
 ATT database
 UIUC Image Database
 再構築実験
 Haar-like+BPCAによる再構築
• BPCAと再現率を比較
 識別実験
 ノイズを付与
 bを変化させ，識別性能を計測
Eigenboosting
再構築実験
Haar-like+BPCAによる復元の頑健さ
(a)入力画像
(b)BPCA
(c)Eigenboosting
欠落を補正
Eigenboosting
識別実験：ATTノイズなし
 ROCカーブによる評価
 ノイズなし
 Discriminativeな情報のみ（β=1）が最大
Eigenboosting
識別実験：ATTノイズあり
 ROCカーブによる評価
 ノイズあり
 D-G双方を考慮（β=0.5）することで性能の低下を防止
Eigenboosting
識別実験：βに対する識別性能の変化
 EER
 誤検出率=未検出率の際の誤識別率
 ノイズなし
 β大
• 最大の識別性能
 ノイズあり
 β=0.5付近
• 最大の識別性能
Generativeな情報
ノイズに頑健
Eigenboosting
弱識別器群の例
(a)β=1
(b)β=0.5
(c)β=0
β大→多くの弱識別器がノイズを使用
β小→大まかな弱識別器が顕著
Eigenboosting
おわりに
 Eigenboosting
 Generativeな要素を考慮
 ノイズに対し頑健
 Lowレベルな特徴を使用（Haar-like）
Eigenboosting
BPCA
F. Tang and H. Tao. Binary principal component analysis.
In Proc. British Machine Vision Conf., volume I, pages 377-386, 2006.
 2値フィルタを用いた近似
 線形結合で表現
Eigenboosting
BPCA
(a)PCA
(b)BPCA
(c)BPCA with Block
Eigenboosting
AdaBoost 識別器の構築
 AdaBoost - Y.Freund and R.E.Schapire at 1997 –
T 個の識別器の重み付き多数決
``A decision-theoretic generalization of on-line learning
and an application to boosting",
Journal of Computer and System Sciences, 1997.
T 回繰り返す
Eigenboosting
強識別器
 弱識別器の集合による重みつき多数決
Eigenboosting