Vi presenterar en algoritm som lär sig invarianta funktioner från verkliga data på ett helt oövervakat sätt. Den främsta fördelen med vår metod är att den kan tillämpas utan mänsklig inblandning på en viss applikation eller datauppsättning, lära sig de specifika invarianter som krävs för utmärkt funktionsprestanda på dessa data. Vår algoritm bygger på förmågan att spåra bild patchar över tid med hjälp av optiskt flöde. Med den breda tillgängligheten av video med hög bildhastighet (t.ex. på webben, från en robot) är bra spårning enkelt att uppnå. Algoritmen optimerar sedan funktionsparametrar så att patchar som motsvarar samma fysiska plats har funktionsdeskriptorer som är så lika som möjligt samtidigt som man maximerar distinktionen hos deskriptorer för olika platser. Således vår metod fångar data eller tillämpning specifika invarianter ännu inte kräver någon manuell övervakning. Vi tillämpar vår algoritm för att lära oss domänoptimerade versioner av SIFT och HOG. SIFT och HOG funktioner är utmärkta och används i stor utsträckning. De är dock allmänna och per definition inte anpassade till ett visst område. Våra domänoptimerade versioner erbjuder en betydande prestandaökning för klassificerings- och korrespondensuppgifter som vi överväger. Dessutom visar vi att de egenskaper vår metod lär sig är nära det optimala som skulle uppnås genom att direkt optimera testuppsättningen prestanda för en klassificering. Slutligen visar vi att lärandet ofta gör det möjligt att använda färre funktioner för vissa uppgifter, vilket har potential att dramatiskt förbättra den beräkningsmässiga oron för mycket stora datamängder.
Parametrar för SIFT- och HOG-funktioner optimeras genom metoden REF.
Unsupervised learning of invariant features using video
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}