Abstract-I detta dokument utforskar vi metoder för att lära sig lokala bilddeskriptorer från träningsdata. Vi beskriver en uppsättning byggstenar för att konstruera deskriptorer som kan kombineras och gemensamt optimeras för att minimera felet hos närmaste granne. Vi anser att både linjära och icke-linjära transformer med dimensionalitetsreduktion, och använder sig av diskriminerande inlärningstekniker som Linjär Diskriminant Analysis (LDA) och Powell minimization för att lösa för parametrarna. Med hjälp av dessa tekniker får vi deskriptorer som överskrider toppmoderna prestanda med låg dimensionalitet. Förutom nya experiment och rekommendationer för deskriptorinlärning gör vi också en ny och realistisk grundfaktauppsättning baserad på multiviewstereodata.
Brunt och al. REF utvidgade ramen för att lära sig deskriptorer som minimerade felet hos en närmaste granne klassificerare.
Discriminative Learning of Local Image Descriptors
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}