Vi undersöker problemet med att kombinera flera funktionskanaler för en effektiv bildklassificering. Diskriminativa kärnbaserade metoder, såsom SVMs, har visat sig vara ganska effektiva för bildklassificering. För att använda dessa metoder med flera funktionskanaler måste man kombinera baskärnor som beräknas från dem. Flera kärninlärning är en effektiv metod för att kombinera baskärnorna. Kostnaden för att beräkna kärnan likheter av en testbild med var och en av stödvektorerna för alla funktionskanaler är dock extremt hög. Vi föreslår en alternativ metod, där träningsdatainstanser väljs, med AdaBoost, för var och en av baskärnorna. En sammansatt beslutsfunktion, som kan utvärderas genom att beräkna kärnlikheter med avseende på endast dessa valda instanser, lärs in. Denna metod minskar signifikant antalet kärnberäkningar som krävs under testningen. Experimentella resultat på riktmärket UCI-dataset, samt på en utmanande målningsdataset, ingår för att visa hur effektiv vår metod är.
Siddiquie et al föreslår en discriminativ kärnstrategi baserad på val av utbildningsdata med hjälp av AdaBoost. Hoppa över det.
Combining multiple kernels for efficient image classification
{'venue': '2009 Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2009 Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}