Prestanda hos många visuella igenkänningsalgoritmer - t.ex. Ansiktsverifiering, personens återidentifiering – kraftigt beror på det mått som används för att mäta likheten mellan indata. Nya arbeten som har visat hur intressant det är att lära sig ett optimalt mått för en viss uppgift med Metric Learning (ML). De flesta metoder lär sig en Mahalanobis metrisk baserad på en objektiv funktion vars begränsningar kommer antingen från en uppsättning märkta exempel eller, oftare, från uppsättningar av positiva (samma klass) och negativa (olika klass) par. I de senaste verk som har använt metrisk inlärning (ML), verk av Shen et al. [4] och Bi et al. [2], införa algoritmer baserade på Boosting approach, förtjänar särskild uppmärksamhet på grund av de intressanta egenskaper de erbjuder: i) de är effektiva och skalbara, eftersom ingen semidefinit programmering krävs, vid varje iteration endast den största eigen value och motsvarande eigenvectors behövs, ii) Liksom AdaBoost, de har ingen parameter att stämma och är lätt att genomföra eftersom inga sofistikerade optimeringstekniker är inblandade. Den skiljer sig därför från de flesta vanliga ML-metoder för vilka hyperparametrar, ofta införda för legaliseringsändamål, måste justeras genom korsvalidering. En stark begränsning av dessa metoder [2, 4] är emellertid att det krävs att man har trillingar för att lära sig metrisken d.v.s. Begränsningar uttryckta under formulär D( x c) är tre indatavektorer för vilka etiketten är känd: positiva och negativa par inom en begränsning måste dela en gemensam vektor. Detta är en begränsning eftersom det för större delen av verifieringsuppgiften endast finns träningspar tillgängliga (t.ex. För återidentifiering av personer på Viper-datasetet tillhandahålls endast par av samma/olika personer för utbildning, och det är därför inte möjligt att använda sådana trillingar). Ett av de viktigaste bidragen i detta dokument är att föreslå en metrisk inlärningsmetod som bygger på att öka möjligheten att använda par av poäng för utbildning, dvs. som kan använda begränsningar såsom D(x a, x b ) < D(x c, x d ) samtidigt som de goda egenskaperna [4] (skalbarhet, enkelhet, inga parametrar, etc.). Vår strategi är baserad på rankingalgoritm RankBoost [3], känd för att erbjuda 3 särskilt intressanta funktioner: i) ingen hyperparameter, ii) stor robusthet för övermontering (förklaras med en standard VC-dimensionell analys tekniker), och iii) ett beräknings trick för att minska komplexiteten i inlärningssteget. I följande visar vi hur man bygger på Rank-Boost [3] för att effektivt ta itu med detta metriska inlärningsproblem. Dessutom föreslår vi en metod för att bygga hierarkiska ansiktsrepresentationer för effektiv identitetssökning. Huvudidén är att använda en ML algoritm för att bygga ett träd strukturerad representation av en stor uppsättning ansikten, så att identiska identitet ansikten tillhör samma kluster på varje trädnivå. Den hierarkiska klungan byggs rekursivt: på varje nivå lär man sig ett nytt mått med hjälp av de ansikten som hör till en viss trädknuta som sedan används för att lokalt klunga ihop ansiktena och skapa undergrenarna. Sökandet efter ett nytt frågeansikte görs genom att besöka trädet från topp till botten tills ett blad nås. Om strömmen är en icke-bladsnod projiceras ansiktet in i motsvarande subrymd och jämförs med dess centroider, vilket gör det möjligt att flytta sig till närmaste barnnod. När ett blad nås, jämförs ansiktet med alla ansikten som finns i bladet med hjälp av motsvarande lokala mått. Sökkostnaden är då lika med kostnaden för korsningar av trädet, plus kostnaden för ansikten jämförelse i den slutliga noden. Denna kostnad är mycket lägre än kostnaden för att jämföra alla ansikten i databasen. Vår metod är en förlängning av den metod som föreslås av Bhattarai et al. [1].................................................................. Vi införde en ny metod för att välja ML träningsprover i trädnoden för att enkelt hålla informationen inlärd i mätningen av modernoder.
Negrel m.fl. REF införde MLBoost, som visar hur man lär sig en förstärkt metrisk med bara pairwise begränsningar, på ett snabbt och skalbart sätt.
Boosted Metric Learning for Efficient Identity-Based Face Retrieval
{'venue': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2015', 'journal': 'Procedings of the British Machine Vision Conference 2015', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}