The article describes recent object detection methods with their main advantages and drawbacks
and shows results of application of machine learning Haar Cascade algorithm for automobile
detection.
The article underlines problems related to the feature dataset generation and presents an overview
of current dataset augmentation methods such as image mirroring, cropping, rotating, shearing and
color modification. New methods fot image dataset augmentation, such as utilization of CAD models
and Deep Learning solutions, are also proposed.
In order to ensure low cost, real time detection machine learning based Haar Cascade detector
has been proposed and tested on a custom dataset specifically created for dataset augmentation
methods evalutation. Article provides all input parameters for detector training process, along with
a brief description of object detection metrics.
Finally the article presents results of the baseline detector and augumented calssificator created
based on vertical image mirroring technique, for different dataset configurations. Algorithms
performance for real time detection on high resolution images was also evaluated.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00