Face detection using an SVM trained in eigenfaces space

POPOVICI, Vlad a JP THIRAN. Face detection using an SVM trained in eigenfaces space. AUDIO-AND VIDEO-BASED BIOMETRIC PERSON AUTHENTICATION, PROCEEDINGS. BERLIN: SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2003, roč. 2688, s. 190-198. ISSN 0302-9743.

Základní údaje

• Originální název: Face detection using an SVM trained in eigenfaces space
• Autoři: POPOVICI, Vlad a JP THIRAN.
• Vydání: AUDIO-AND VIDEO-BASED BIOMETRIC PERSON AUTHENTICATION, PROCEEDINGS, BERLIN, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2003, 0302-9743.

Další údaje

• Originální jazyk: angličtina
• Typ výsledku: Článek v odborném periodiku
• Utajení: není předmětem státního či obchodního tajemství
• UT WoS: 000184940200023

Anotace

The central problem in the case of face detectors is to build a face class model. We present a method for face class modeling in the eigenfaces space using a large-margin classifier like SVM. Two main issues are addressed: what is the required number of eigenfaces to achieve a good classification rate and how to train the SVM for a good generalization. As the experimental evidence show, generally one needs less eigenfaces than usually considered. We will present different strategies for choosing the dimensionality of the PCA space and discuss their effectiveness in the case of face-class modeling.