Haar-like | Abstract 第4文
The second is a learning algorithm, based on AdaBoost, which selects a small number of critical visual features from a larger set and yields extremely efficient classifiers.
Paul Viola and Michael Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"
https://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf
ディープラーニングではなく2001年に発表された特徴量ベースの機械学習による検出手法で、物体の局所的な明暗差の組み合わせにより画像を判別するHaar-likeの論文である"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"のAbstractの第4文について、英語リーディング教本
「二つ目は、より大きな集合から少数の重要な視覚的特徴を選択し、非常に効率的な分類器をもたらすAbaBoostに基づいた学習アルゴリズムである。」
The secondというのは、すでに述べられた"three key contributions"の二つ目ということです。
Haar-like | Abstract 第2文 - AI Paper English F.o.R.
whichは関係代名詞です。whichから文末のclassifiersまでが形容詞節で、AdaBoostを修飾しています。"a learning algorithm"を修飾する可能性も考えましたが、classifiersの直後に文献[6]として、AdaBoostが引用されていますので、形容詞節はAbaBoostに関する補足説明だと解釈しました。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002200009791504X
whichの形容詞節の内側の働きは主語です。その述語動詞はselectsとyieldsで等位接続詞のandでつながれています。
"a small number of critical visual features"は「数量 + of 〜」の形です。"A of B"のAが「数量」「種類」「様態」を表す名詞のときには例外的にAとofが結びついて形容詞句になり、Bを修飾することがあります。したがって、"a small number of "という形容詞句が名詞のfeaturesを修飾していることになります。そのため、この解釈の場合、③の他動詞であるselectsの目的語は、numberというよりはfeaturesになります。
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