Abstract-Vi föreslår en exakt ram för online-inlärning med en familj av obestämda (inte positiva) kärnor. När vi studerar fallet med icke-positiva kärnor, visar vi först hur man utökar kärnkomponentanalys (KPCA) från en reproducerande kärna Hilbert utrymme till Krein utrymme. Vi formulerar sedan en inkrementell KPCA i Krein utrymme som inte kräver beräkning av preimages och därför är både effektiv och exakt. Vårt tillvägagångssätt har motiverats av tillämpningen av visuell spårning för vilken vi vill använda en robust gradientbaserad kärna. Vi använder den föreslagna ickelinjära utseendemodellen inlärd online via KPCA i Krein utrymme för visuell spårning i många populära och svåra spårningsscenarier. Vi visar också applikationer av vår kärnram för problemet med ansiktsigenkänning. Index Terms-Gradient-baserad kärna, online-kärninlärning, huvudkomponentanalys med obestämda kärnor, igenkänning, robust spårning.
Liwicki m.fl. REF formulerade en inkrementell kärna PCA i Krein utrymme för att lära sig en icke-linjär subrymd representation för spårning.
Efficient Online Subspace Learning With an Indefinite Kernel for Visual Tracking and Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}