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【24h】

A novel online self-learning system with automatic object detection model for multimedia applications

机译：具有多媒体应用的自动对象检测模型的新型在线自学习系统

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This paper proposes a novel online self-learning detection system for different types of objects. It allows users to random select detection target, generating an initial detection model by selecting a small piece of image sample and continue training the detection model automatically. The proposed framework is divided into two parts: First, the initial detection model and the online reinforcement learning. The detection model is based on the proportion of users of the Haar-like features to generate feature pool, which is used to train classifiers and get positive-negative (PN) classifier model. Second, as the videos plays, the detecting model detects the new sample by Nearest Neighbor (NN) Classifier to get the PN similarity for new model. Online reinforcement learning is used to continuously update classifier, PN model and new classifier. The experiment shows the result of less detection sample with automatic online reinforcement learning is satisfactory.
机译：本文提出了一种用于不同类型对象的新型在线自学检测系统。 它允许用户通过选择一小块图像样本来生成初始检测模型，并自动继续训练检测模型。 所提出的框架分为两部分：第一，初始检测模型和在线加固学习。 检测模型基于哈尔样功能的比例，以生成特征池，其用于培训分类器并获得正负（PN）分类器模型。 其次，作为视频播放，检测模型通过最近的邻居（NN）分类器来检测新样本以获得新模型的PN相似性。 在线强化学习用于持续更新分类器，PN模型和新分类器。 实验表明，通过自动在线强化学习较少检测样品的结果是令人满意的。

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