Skip to main content

Table 3 Comparision of pedestrian 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 0.31 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