I detta dokument presenteras en kodboksinlärningsmetod för bildklassificering och bildsökning. Det motsvarar att lära sig en viktad likhet metriska för att säkerställa att den viktade likheten mellan samma märkta bilder är större än mellan de olika märkta bilder med största marginal. Vi formulerar inlärningsproblemet som en konvex quadratic programmering och anta alternerande optimering för att lösa det effektivt. Experiment på både syntetiska och verkliga datauppsättningar validerar metoden. Lärandet av kodboken förbättrar prestandan, särskilt i de fall där antalet exempel på utbildning inte är tillräckligt för kodboken med stor storlek.
Cai m.fl. REF tillämpar metrisk inlärning för att lära sig en viktad kodbok.
Learning weights for codebook in image classification and retrieval
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}