DYNAMIC CLASSIFIER SELECTION BASED ON CLASS SKEW

A classification system classifies different aspects of content of an input image stream, such as faces, landmarks, events, and so forth. The classification system includes a general classifier and at least one specialized classifier template. The general classifier is trained to classify a large number of different aspects of content, and a specialized classifier can be trained based on a specialized classifier template during operation of the classification system to classify a particular subset of the multiple different aspects of content. The classification system determines when to use the general classifier and when to use a specialized classifier based on class skew, which refers to the temporal locality of a subset of aspects of content in the image stream. La présente invention concerne un système de classification qui classe différents aspects du contenu d'un flux d'images d'entrée, tels que des visages, des points de repère, des événements, et ainsi de suite. Le système de classification comprend un classificateur général et au moins un modèle de classificateur spécialisé. Le classificateur général fait un apprentissage de manière à classer un grand nombre de différents aspects de contenu, et un classificateur spécialisé peut faire un apprentissage sur la base d'un modèle de classificateur spécialisé pendant le fonctionnement du système de classification de manière à classer un sous-ensemble particulier de multiples aspects différents de contenu. Le système de classification détermine à quel moment il faut utiliser le classificateur général et à quel moment il faut utiliser un classificateur spécialisé sur la base d'un désalignement de classe, qui se réfère à la localité temporelle d'un sous-ensemble d'aspects de contenu dans le flux d'image.