Abstrakt. Objektdetektering har under de senaste åren konvergerat på att använda linjära SVM över HOG-funktioner. Utbildning linjära SVMs är dock ganska dyrt, och kan bli svåråtkomliga när antalet kategorier ökar. I detta arbete ser vi tillbaka på en mycket äldre teknik, Viz. Linjär diskriminantanalys, och visa att LDA modeller kan tränas nästan trivialt, och med liten eller ingen förlust i prestanda. De covariance matriser vi uppskattar fånga egenskaper naturliga bilder. Whitening HOG funktioner med dessa kovarianer tar därmed bort naturligt förekommande korrelationer mellan HOG funktioner. Vi visar att dessa vitnade funktioner (som vi kallar WHO) är betydligt bättre än de ursprungliga HOG-funktionerna för att beräkna likheter, och bevisa deras användbarhet i kluster. Slutligen använder vi våra resultat för att producera ett objektdetekteringssystem som är konkurrenskraftigt på PASCAL VOC 2007 samtidigt som det är betydligt lättare att träna och testa.
REF tillämpar linjär diskriminant analys för att ta bort korrelation mellan HOG-funktioner, vilket förbättrar deras noggrannhet.
Discriminative decorrelation for clustering and classification
{'venue': 'In European Conference on Computer Vision (ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}