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.
Mignon och Jurie REF utvecklade en metrisk inlärningsmetod som heter PCCA och som anpassar sig till glesa parvisa likhets-/disimiversitetsbegränsningar i högdimensionellt ingångsutrymme.
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']}