Skip to main content

Table 2 Comparision of face classification rate

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