hrvatski

Adaptivno vizualno praćenje lica temeljeno na polu-inkrementalnom učenju

Praćenje lica predstavlja jedno od najvećih izazova vizualnom praćenju u domeni računalnog vida. Iako je samu definiciju problema jednostavno razumjeti, do robustnog rješenja nije jednostavno doći zbog izrazite varijabilnosti izgleda lica uslijed promjena poze, osvjetljenja i okluzija. Ovom disertacijom predlaže se rješenje adaptivnog vizualnog praćenja lica kroz novodefiniranu paradigmu polu-inkrementalnog učenja. Temeljna značajka polu-inkrementalnog učenja jest iskorištavanje znanja akumuliranog u tijeku praćenja. Kod polu-inkrementalnog učenja kriterij za selekciju instanci kojima se osvježava klasifikator prestaje biti klasifikacijska pouzdanost koja dopušta nekontrolirane adaptacije kod samoučenja ili pak previše ograničava adaptacije kod učenja s priorom, već selekcije instanci postaje proces kojeg komplementarnim djelovanjem vode odzivi klasifikatora, baznog pratitelja i skupa za učenje. Paradigma polu-inkrementalnog učenja teoretski je oblikovana, implementirana i u konačnici evaluirana na bazi sekvenci koja obuhvaća reprezentativne problematične situacije koje se javljaju u tijeku praćenja lica. Kvantitativni i kvalitativni rezultati pokazuju općenito visoku točnost i preciznost praćenja, i značajno poboljšanje u odnosu na relevantne komparativne metode.

računalni vid; adaptivno praćenje; polu-nadzirano učenje; inkrementalno učenje

nije evidentirano