Ett bekvämt sätt att analysera Riemannska grenrör är att bädda in dem i Euclidean utrymmen, med inbäddning normalt erhålls genom att platta grenröret via tangent mellanslag. Detta allmänna tillvägagångssätt är inte fritt från nackdelar. Till exempel är endast avstånd mellan punkter till tangentpolen lika med verkliga geodesiska avstånd. Detta är restriktivt och kan leda till felaktig modellering. Istället för att använda tangentrymder föreslår vi att inbädda i Reproducing Kernel Hilbert Space genom att introducera en Riemannsk pseudokärna. Vi föreslår vidare att en lokalitetsbevarande projektionsteknik ska omarbetas från euklideiska utrymmen till Riemannska grenrör för att visa fördelarna med inbäddningen. Experiment om flera visuella klassificeringsuppgifter (klusterigenkänning, personidentifiering och texturklassificering) visar att det föreslagna tillvägagångssättet i jämförelse med tangentbaserad bearbetning och toppmoderna metoder (t.ex. tens eller kanonisk korrelationsanalys) ger betydande förbättringar av diskrimineringsnoggrannheten.
Före klassificeringen kartlades punkter på grenröret till ett euklideanskt utrymme, genom Riemannian Locality Conserving Projection REF.
Kernel analysis over Riemannian manifolds for visual recognition of actions, pedestrians and textures
{'venue': '2012 IEEE Workshop on the Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2012 IEEE Workshop on the Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}