Abstract-I detta dokument presenterar vi en skalbar och exakt lösning för probabilistisk linjär diskriminantanalys (PLDA). PLDA är en probabilistisk modell som har visat sig ge toppmodern prestanda för både ansikts- och högtalarigenkänning. Det har dock en stor nackdel: Vid utbildningstid uppskattning av latenta variabler kräver inversion och lagring av en matris vars storlek växer kvadratiskt med antalet prover för identiteten (klass). Hittills har två metoder vidtagits för att ta itu med detta problem, till 1) använda en exakt lösning som beräknar denna stora matris och är uppenbarligen inte skalbar med antalet prover eller 2) härleda en variationsmässig approximation till problemet. Vi presenterar en skalbar härledning som teoretiskt motsvarar den tidigare icke skalbara lösningen och därmed undanröjer behovet av en variationsmässig approximation. Experimentellt visar vi hur effektivt vårt tillvägagångssätt är på två sätt. Först, på märkta ansikten i det vilda, illustrerar vi ekvivalensen av vårt skalbara genomförande med tidigare publicerat arbete. För det andra illustrerar vi i den stora Multi-PIE-databasen prestandavinsten vid användning av fler träningsprover per identitet (klass), vilket möjliggörs genom den föreslagna skalbara formuleringen av PLDA.
Dessutom presenterar författarna en skalbar härledning som teoretiskt motsvarar den tidigare icke skalbara lösningen och därmed undanröjer behovet av en variationsmässig approximation REF.
A Scalable Formulation of Probabilistic Linear Discriminant Analysis: Applied to Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}