Systems and methods for object or pattern detection that use a nonlinear
support vector (SV) machine are described. In the illustrated and
described embodiment, objects or patterns comprising faces are detected.
The decision surface is approximated in terms of a reduced set of
expansion vectors. In order to determine the presence of a face, the
kernelized inner product of the expansion vectors with the input pattern
are sequentially evaluated and summed, such that if at any point the
pattern can be rejected as not comprising a face, no more expansion
vectors are used. The sequential application of the expansion vectors
produces a substantial saving in computational time.
Os sistemas e os métodos para a deteção do objeto ou do teste padrão que usam uma máquina não-linear do vetor da sustentação (SV) são descritos. Na incorporação ilustrada e descrita, os objetos ou os testes padrões que compreendem as caras são detectados. A superfície da decisão é aproximada nos termos de um jogo reduzido de vetores da expansão. A fim determinar a presença de uma cara, kernelized o produto interno dos vetores da expansão com o teste padrão da entrada sequencialmente é avaliado e somado, tais que se em algum ponto o teste padrão pudesse ser rejeitado como não compreender uma cara, não mais vetor da expansão não está usado. A aplicação seqüencial dos vetores da expansão produz um saving substancial no tempo computacional.
