I det här dokumentet tar vi upp problemet med matchande uppsättningar vektorer inbäddade i samma inmatningsutrymme. Vi föreslår ett tillvägagångssätt som motiveras av kanonisk korrelationsanalys (CCA), en statistisk teknik som har visat sig framgångsrik i en mängd olika mönsterigenkänningsproblem. Liksom CCA när den appliceras på matchning av uppsättningar, vår utökade kanoniska korrelationsanalys (E-CCA) syftar till att extrahera de mest liknande lägen av variabilitet inom två uppsättningar. Vårt första viktiga bidrag är utformningen av en principiell ram för robust slutledning av sådana lägen från data i närvaro av osäkerhet i samband med buller och slumpmässig provtagning. E-CCA behåller effektiviteten och den slutna formen av CCA, men till skillnad från den, har inte fria parametrar som inte kan härledas direkt från data (inherent data dimensionalitet, och antalet kanoniska korrelationer som används för att ställa likhetsberäkning). Vårt andra viktiga bidrag är att visa att E-CCA, till skillnad från CCA, är lätt anpassat för att matcha uppsättningar i ett diskriminativt lärande som vi kallar diskriminativ utökad kanonisk korrelationsanalys (DE-CCA). Teoretiska bidrag av detta dokument följs av en empirisk utvärdering av dess lokaler om uppgiften att ansikte erkännande från uppsättningar av rasteriserade utseende bilder. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt, E-CCA, redan överträffar både CCA och dess kvasi-diskriminativa motsvarighet begränsade CCA (C-CCA), för alla värden av deras fria parametrar. En ännu större förbättring uppnås med den diskriminerande varianten DE-CCA.
En annan diskriminerande metod baserad på kanoniska korrelationer är Discriminativ Extended Canonical Correlation Analysis (DECCA) REF ; Decca förlänger först CCA till en utökad version (ECCA) genom att extrahera de mest likartade sätten av variabilitet inom två uppsättningar och sedan använder discriminativa inlärningsschemat för att träna en klassificerare.
Discriminative extended canonical correlation analysis for pattern set matching
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}