From: Object detection using ensemble of linear classifiers with fuzzy adaptive boosting
Number of weak classifiers | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
---|---|---|---|---|---|---|
Viola-Jones [11] | ||||||
TER | 0.25 | 0.20 | 0.15 | 0.12 | 0.10 | 0.07 |
FPR | 0.14 | 0.12 | 0.09 | 0.07 | 0.06 | 0.04 |
FNR | 0.11 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.04 | 0.03 |
Joo [9] | ||||||
TER | 0.23 | 0.18 | 0.14 | 0.12 | 0.10 | 0.06 |
FPR | 0.16 | 0.13 | 0.10 | 0.08 | 0.07 | 0.04 |
FNR | 0.07 | 0.05 | 0.04 | 0.04 | 0.03 | 0.02 |
LogitBoost [10] | ||||||
TER | 0.28 | 0.22 | 0.15 | 0.13 | 0.10 | 0.06 |
FPR | 0.18 | 0.15 | 0.09 | 0.08 | 0.06 | 0.04 |
FNR | 0.10 | 0.07 | 0.07 | 0.05 | 0.04 | 0.02 |
Adjusted initial weight only | ||||||
TER | 0.21 | 0.16 | 0.13 | 0.12 | 0.10 | 0.07 |
FPR | 0.12 | 0.09 | 0.07 | 0.07 | 0.06 | 0.04 |
FNR | 0.09 | 0.07 | 0.06 | 0.05 | 0.04 | 0.03 |
Fuzzy decision only | ||||||
TER | 0.23 | 0.18 | 0.14 | 0.11 | 0.08 | 0.06 |
FPR | 0.12 | 0.10 | 0.08 | 0.06 | 0.04 | 0.03 |
FNR | 0.11 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.04 | 0.03 |
Adjusted initial weight and fuzzy decision | ||||||
TER | 0.17 | 0.12 | 0.10 | 0.07 | 0.06 | 0.05 |
FPR | 0.10 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.03 | 0.03 |
FNR | 0.07 | 0.05 | 0.04 | 0.03 | 0.03 | 0.02 |