Ingénieur
RETOUR FormationsIngénieur par apprentissage
RETOUR FormationsRéseaux et sécurité - architecture et internet des objets
RETOUR Ingénieur par apprentissageSystèmes embarqués - transports et objets intelligents
RETOUR Ingénieur par apprentissageInformatique et applications - ingénierie 3D et technologie des médias
RETOUR Ingénieur par apprentissageGénie industriel - Supply chain et numérique
RETOUR Ingénieur par apprentissageLes départements d'enseignements et de recherche
RETOUR L'écoleLes salles blanches
RETOUR L'écoleLa recherche à ESIEE Paris
RETOUR La rechercheThèmes de recherche
RETOUR La rechercheInformatique, image, signal
RETOUR Thèmes de rechercheCapteurs, santé, énergie, environnement
RETOUR Thèmes de rechercheElectronique, communication
RETOUR Thèmes de rechercheSystèmes embarqués, réseaux, manufacturing
RETOUR Thèmes de rechercheAbstract: Object detection involves classification of a huge number of detection windows obtained by raster scanning of an input image. In this talk, we introduce an approximate computation of linear SVM with binary feature representation to object detection. We will show that the proposed method is about 16 times faster than the conventional HOG and linear SVM and improves the classification accuracy by about 6%.