Vi tar itu med problemet med att optimera över alla möjliga positiva radialkärnor på Riemannska grenrör för klassificering. Kernelmetoder på Riemannska grenrör har på senare tid blivit allt populärare i datorseendet. Antalet kända positiva bestämda kärnor på grenrör är dock fortfarande mycket begränsat. Dessutom är de flesta kärnor vanligtvis beroende av minst en parameter som måste justeras för problemet som finns. Ett dåligt val av kärna, eller parametervärde, kan ge betydande prestandadrop-off. Här visar vi att positiva bestämda radialkärnor på enheten n-sfären, Grassmann-grenröret och Kendalls formgrenrör kan uttryckas i en enkel form vars parametrar automatiskt kan optimeras inom ramen för en stödvektormaskin. Vi demonstrerar fördelarna med vår kärninlärningsalgoritm på objekt, ansikte, handling och formigenkänning.
Positiva bestämda radialkärnor används för att lösa problemet med åtgärdsigenkänning i REF, där en optimeringsalgoritm används för att välja den bästa kärnan bland klassen positiva bestämda radialkärnor på grenröret.
Optimizing over Radial Kernels on Compact Manifolds
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}