Alexis Mignon, Frédéric Jurie. PCCA: Ett nytt tillvägagångssätt för distansundervisning från glesa parvisa begränsningar. I detta dokument introduceras Pairwise Constomized Component Analysis (PCCA), en ny algoritm för att lära sig distansmått från glesa parvisa likhet / olikartade begränsningar i högdimensionellt ingångsutrymme, problem för vilka de flesta befintliga distans metrisk inlärningsmetoder inte är anpassade. PCCA lär sig en projektion in i ett lågdimensionellt utrymme där avståndet mellan par av datapunkter respekterar de önskade begränsningarna och uppvisar goda generaliseringsegenskaper i närvaro av data med hög dimension. I dokumentet visas också hur man effektivt kan finjustera tillvägagångssättet. PCCA är experimentellt validerat på två utmanande visionsuppgifter, ansiktsverifiering och personidentifiering, för vilka vi får toppmoderna resultat.
I REF, Mignon m.fl. lärde sig ett avståndsmått från glesa parvisa likhetsbegränsningar.
PCCA: A new approach for distance learning from sparse pairwise constraints
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}