Vi presenterar en ny algoritm för att upptäcka människor i stillbilder som använder covariansmatriser som objektdeskriptorer. Eftersom dessa deskriptorer inte ligger på ett vektorutrymme, är välkända maskininlärningstekniker inte tillräckliga för att lära sig klassificeringarna. Utrymmet för d-dimensionella nonsingular covariance matriser kan representeras som en ansluten Riemannian grenrör. Vi presenterar en ny metod för att klassificera punkter som ligger på ett Riemannian grenrör genom att införliva a priori information om geometrin i utrymmet. Algoritmen testas på INRIA human databas där överlägsen detektionshastighet observeras över de tidigare tillvägagångssätten.
I REF, Tuzel et al. representerade utrymmet för d-dimensionella icke-singulära matriser för kovarians som utvunnits från utbildning av mänskliga fläckar, som sammankopplade Riemannska grenrör.
Human Detection via Classification on Riemannian Manifolds
{'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']}