Detta papper beskriver en lokal ensemble kärna inlärningsteknik för att känna igen / klassificera objekt från ett stort antal olika kategorier. På grund av de möjligen stora variationerna inom klassens funktion kan det hända att problemet inte kan lösas på ett tillfredsställande sätt om endast en enhetlig kärnbaserad klassificering används. Vårt tillvägagångssätt är att utföra igenkänningsuppgiften med adaptiva ensemblekärnmaskiner, som var och en härrör från korrekt lokalisering och legalisering. Särskilt för varje träningsprov lär vi oss en distinkt ensemblekärna konstruerad på ett sätt som ger bra klassificeringsprestanda för data som faller inom motsvarande område. Vi uppnår denna effekt genom att anpassa varje ensemblekärna till en lokalt anpassad målkärna, följt av att jämna ut skillnaderna mellan kärnor av närliggande data. Våra experimentella resultat på olika bilddatabaser visar att tekniken för att optimera lokala ensemblekärnor är effektiv och konsekvent för objektigenkänning.
I REF lär man sig en provberoende lokal ensemblekärnmaskin för objektkategorisering.
Local Ensemble Kernel Learning for Object Category Recognition
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}