Korrelationsfilter (CF) är en klass av klassificerare som är utformade för exakt mönsterlokalisering. Traditionellt har CF endast använts med skalära funktioner, vilket begränsar deras förmåga att användas med vektorfunktioner representationer som Gabor filterbanker, SIFT, HOG [8], etc. I detta papper presenterar vi en ny CF som heter Maximum Margin Vector Correlation Filter (MMVCF) som utökar de traditionella CF-designer till vektorfunktioner. MMVCF kombinerar vidare generaliseringskapaciteten hos stora marginalbaserade klassificeringsapparater som Support Vector Machines (SVMs) och lokaliseringsegenskaperna hos CFs för bättre robusthet till outliers. Vi demonstrerar effektiviteten av MMVCF för objektdetektering och landmärke lokalisering på en mängd olika databaser och visar att MMVCF konsekvent visar förbättrad mönster lokalisering förmåga i jämförelse med SVMs.
Dessutom är en metod som kombinerar MMCF och flerkanalig CF utvecklad REF för objektdetektering och landmärkeslokalisering.
Maximum Margin Vector Correlation Filter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}