論文の概要: k-fold Subsampling based Sequential Backward Feature Elimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11919v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 23:10:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:31:44.498230
• Title: k-fold Subsampling based Sequential Backward Feature Elimination
• Title（参考訳）: k-fold Subsampling に基づく逐次後方特徴除去
• Authors: Jeonghwan Park, Kang Li, Huiyu Zhou,
• Abstract要約: このアルゴリズムはフィルタとラッパー法の利点を組み合わせたハイブリッドな特徴選択手法である。 SVM分類器の検出速度は50%以上向上し、検出精度は最大2%向上する。 また, このアルゴリズムは, 変形可能な部品モデルで導入された等価システムよりも約9%の精度で性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.640238391159118
• License:
• Abstract: We present a new wrapper feature selection algorithm for human detection. This algorithm is a hybrid feature selection approach combining the benefits of filter and wrapper methods. It allows the selection of an optimal feature vector that well represents the shapes of the subjects in the images. In detail, the proposed feature selection algorithm adopts the k-fold subsampling and sequential backward elimination approach, while the standard linear support vector machine (SVM) is used as the classifier for human detection. We apply the proposed algorithm to the publicly accessible INRIA and ETH pedestrian full image datasets with the PASCAL VOC evaluation criteria. Compared to other state of the arts algorithms, our feature selection based approach can improve the detection speed of the SVM classifier by over 50% with up to 2% better detection accuracy. Our algorithm also outperforms the equivalent systems introduced in the deformable part model approach with around 9% improvement in the detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 人検出のための新しいラッパー特徴選択アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはフィルタとラッパー法の利点を組み合わせたハイブリッドな特徴選択手法である。 画像中の被写体の形状をうまく表現する最適な特徴ベクトルを選択できる。 提案する特徴選択アルゴリズムは,k-foldサブサンプリングとシーケンシャルな後方除去アプローチを採用し,標準線形サポートベクターマシン(SVM)を人間の検出の分類器として用いた。 提案アルゴリズムは,PASCAL VOC評価基準を用いて,パブリックアクセス可能なINRIAおよびETH歩行者フルイメージデータセットに適用する。 他の最先端アルゴリズムと比較して、我々の特徴選択に基づくアプローチは、SVM分類器の検出速度を最大で2%向上させ、50%以上向上させることができる。 また, このアルゴリズムは, 変形可能な部品モデルで導入された等価システムよりも約9%の精度で性能を向上する。

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