Object detection using ensemble of linear classifiers with fuzzy adaptive boosting

EURASIP Journal on Image and Video Processing

Table 3 Comparision of pedestrian classification rate

Number of weak classifiers	5	10	15	20	25	30
Viola-Jones [11]
TER	0.31	0.15	0.11	0.09	0.08	0.07
FPR	0.16	0.08	0.06	0.05	0.05	0.04
FNR	0.15	0.07	0.05	0.04	0.03	0.03
Joo [9]
TER	0.26	0.14	0.11	0.09	0.07	0.06
FPR	0.20	0.09	0.07	0.06	0.05	0.04
FNR	0.06	0.05	0.04	0.03	0.02	0.02
LogitBoost [10]
TER	0.36	0.18	0.10	0.09	0.07	0.06
FPR	0.21	0.10	0.06	0.05	0.04	0.03
FNR	0.15	0.08	0.04	0.04	0.03	0.03
Adjusted initial weight only
TER	0.17	0.11	0.09	0.07	0.06	0.05
FPR	0.10	0.06	0.05	0.04	0.04	0.03
FNR	0.07	0.05	0.04	0.03	0.02	0.02
Fuzzy decision only
TER	0.25	0.13	0.11	0.08	0.06	0.05
FPR	0.13	0.07	0.06	0.04	0.03	0.03
FNR	0.12	0.06	0.05	0.04	0.03	0.02
Adjusted initial weight and fuzzy decision
TER	0.14	0.09	0.07	0.05	0.04	0.03
FPR	0.07	0.05	0.04	0.03	0.02	0.02
FNR	0.07	0.04	0.03	0.02	0.02	0.01