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刘熙;马正明;牛、郭

黎曼流形上图像分类的混合区域协方差判别学习。 （英语） Zbl 1435.94032号

数学。问题。工程师。 2019年，文章ID 1261398，第11页（2019年）.
摘要：协方差矩阵，即对称正定矩阵，通常被视为黎曼流形上的点。我们描述了一种新的协方差描述子，它可以通过考虑特征向量的平均值来提高区域协方差描描器的区分学习能力。由于黎曼流形的特殊几何形状，经典的学习方法不能直接用于它。本文提出了黎曼流形上分类任务的子空间投影框架，并给出了它的数学推导。这与黎曼流形上常用的技术不同，即基于线性假设，将黎曼流形上的点显式投影到欧氏空间。在所提出的框架下，我们定义了一个具有对数欧几里得黎曼度量（LERM）的基于高斯径向基函数（RBF）的核，以将黎曼流形嵌入到高维再现核希尔伯特空间（RKHS）中，然后将其投影到RKHS的子空间上。最后，将线性判别分析（LDA）的一个变种重铸到子空间中。实验证明了混合区域协方差描述子和所提方法的有效性。

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68吨10 模式识别、语音识别
53立方35 对称空间的微分几何

软件：

线圈-20;SIFT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Liu}等人，数学。问题。Eng.2019，文章ID 1261398，11 p.（2019；Zbl 1435.94032）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Tuzel，O。；Porikli，F。；Meer，P.，通过黎曼流形分类进行行人检测，IEEE模式分析和机器智能汇刊，30，10，1713-1727（2008）·doi:10.1109/TPAMI.2008.75
[2] 兰，X。；马，A.J。；Yuen，P.C.，基于联合稀疏表示的鲁棒特征级融合的多用户视觉跟踪，第27届IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPR’14）·doi:10.1109/cvpr.2014.156
[3] 兰，X。；盛平，Z。；Yuen，P.C.，《视觉跟踪的鲁棒联合鉴别特征学习》，第25届国际人工智能联合会议论文集，2016年国际人工智能学会
[4] Porikli，F。；Tuzel，O。；Meer，P.，使用基于李代数的模型更新进行协方差跟踪，2006年IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，CVPR 2006
[5] 托萨托，D。；斯佩拉，M。；克里斯塔尼，M。；Murino，V.，《在黎曼流形上刻画人类特征》，IEEE模式分析和机器智能汇刊，35，8，1972-1984（2013）·doi:10.1109/TPAMI.2012.263
[6] 王，X。；刘，S。；刘，Z。；Zhang，Y.，水下声纳图像检测：非局部空间信息与量子激励的混合蛙跳算法的结合，PLoS ONE，12，5，e0177666（2017）·doi:10.1371/journal.pone.0177666
[7] Ozgunalp，美国。；右风扇。；艾，X。；Dahnun，N.，基于新型密集消失点估计的多车道检测算法，IEEE智能交通系统汇刊，18，3，621-632（2017）·doi:10.1109/TITS.2016.2586187
[8] 马庆德。；马，Z。；纪，C。；尹，K。；Zhu，T。；Bian，C.，基于增强Canny算法的高速铁路设备识别人工目标边缘检测，2017年第十届国际图像和信号处理大会论文集，生物医学工程和信息学（CISP-BMEI）·doi:10.1010/CISP-BMEI.2017.8301995
[9] 李，B。；李，J。；张晓平，用于降维的非参数判别多流形学习，神经计算，152121-126（2015）·doi:10.1016/j.neucom.2014.11.012
[10] 刘，X。；Ma，Z.，用于特征提取的局部高斯相似性保持判别分析，《神经处理快报》，47，1，39-55（2018）·doi:10.1007/s11063-017-9630-6
[11] Woźniak，M。；Połap，D.，果皮缺陷检测的自适应神经启发式混合模型，神经网络，98，16-33（2018）·doi:10.1016/j.neunet.2017.10.009
[12] Woźniak，M。；Połap，D.，从医学图像中检测呼吸道疾病的仿生方法，Swarm and Evolutional Computation，41，69-96（2018）·doi:10.1016/j.swevo.2018.01.008
[13] Lowe，D.G.，《尺度不变关键点的独特图像特征》，《国际计算机视觉杂志》，60，2，91-110（2004）·doi:10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
[14] Dalal，北卡罗来纳州。；Triggs，B.，人类检测定向梯度直方图，IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPR’05）·doi:10.1109/CVPR.2005.177
[15] 兰，X。；张，S。；袁，P.C。；Chellappa，R.，《学习常见和特定特征模式：一种新型的基于多解析再现的跟踪器》，IEEE图像处理学报，27，4，2022-2037（2018）·Zbl 1409.94314号 ·doi:10.1109/TIP.2017.2777183
[16] 兰，X。；马，A.J。；袁，P.C。；Chellappa，R.，用于多核视觉跟踪的联合稀疏表示和鲁棒特征级融合，IEEE图像处理汇刊，24，12，5826-5841（2015）·Zbl 1408.94339号 ·doi:10.1109/TIP.2015.2481325
[17] Tuzel，O。；Porikli，F。；Meer，P.，《区域协方差：检测和分类的快速描述符》，计算机视觉-ECCV 2006。计算机视觉—ECCV 2006，计算机科学讲稿，3952，589-600（2006），德国柏林：施普林格，德国柏林·doi:10.1007/11744047_45
[18] 王，R。；郭，H。；Davis，L.S。；Dai，Q.，协方差判别学习：一种自然有效的图像集分类方法，2012年IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集·doi:10.1109/CVPR.2012.6247965
[19] Helgason，S.，微分几何，李群，对称空间，80（1978），学术出版社·Zbl 0451.53038号
[20] Goh，A。；Vidal，R.，黎曼流形上的聚类和降维，第26届IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，CVPR
[21] 郭，K。；Ishwar，P。；Konrad，J.，使用光流协方差流形上的稀疏表示进行动作识别，第七届IEEE高级视频和信号监控国际会议论文集（AVSS’10），IEEE·doi:10.1109/avss.2010.71
[22] Rui，C。；马丁斯，P。；亨利克斯，J.F。；莱特，F.S。；Batista，J.，《解决多类分类问题的滚动黎曼流形》，IEEE计算机视觉模式识别会议论文集
[23] 肖-泰勒，J。；Cristianini，N.，模式分析的核心方法（2004），英国剑桥：剑桥大学出版社，英国剑桥·doi:10.1017/cbo9780511809682
[24] 哈兰迪，M.T。；桑德森，C。；哈特利，R。；Lovell，B.C.，《对称正定矩阵的稀疏编码和字典学习：核心方法》，第12届欧洲计算机视觉会议论文集
[25] 李，P。；王，Q。；左，W。；Zhang，L.，稀疏表示和字典学习的对数核素核，2013年IEEE第14届计算机视觉国际会议论文集，ICCV 2013
[26] Rui，C。；亨利克斯，J.F。；马丁斯，P。；巴蒂斯塔，J.，黎曼流形上的半内禀平均位移，欧洲计算机视觉会议论文集
[27] 维穆拉帕利，R。；Pillai，J.K。；Chellappa，R.，流形特征外部分类的核学习，第26届IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，CVPR 2013
[28] 黄，Z。；王，R。；Shan，S。；Chen，X.，学习点对集分类的欧氏-黎曼度量，第27届IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，CVPR 2014
[29] 黄特，Z。；王，R。；Shan，S。；李，X。；Chen，X.，对称正定流形上的对数核素度量学习及其在图像集分类中的应用，第32届机器学习国际会议论文集，ICML 2015
[30] 哈兰迪，M.T。；桑德森，C。；Wiliem，A。；Lovell，B.C.，《针对动作、行人和纹理视觉识别的黎曼流形的内核分析》，2012年IEEE计算机视觉应用研讨会论文集，WACV 2012
[31] 佩内克，X。；菲尔拉德，P。；Ayache，N.，张量计算的黎曼框架，国际计算机视觉杂志，66，1，41-66（2006）·Zbl 1287.53031号 ·doi:10.1007/s11263-005-3222-z
[32] 贾亚苏马纳，S。；哈特利，R。；Salzmann，M。；李，H。；Harandi，M.，带高斯RBF核的黎曼流形上的核方法，IEEE模式分析和机器智能汇刊，37，12，2464-2477（2015）·doi:10.1109/TPAMI.2015.241422
[33] 阿尔西尼，V。；菲尔拉德，P。；宾夕法尼亚州。；Ayache，N.，《扩散张量快速简单演算的核素对数度量》，《医学中的磁共振》，56，2，411-421（2006）·doi:10.1002/mrm.20965年
[34] 切里安，A。；Sra，S。；Banerjee，A。；Papanikolopoulos，N.，Jensen-Bregman LogDet分歧及其在协方差矩阵高效相似性搜索中的应用，IEEE模式分析和机器智能学报，35，9，2161-2174（2013）·doi:10.1109/TPAMI.2012.259
[35] Kreyszig，E.，《应用功能分析导论》（1978），美国纽约州纽约市：John Wiley&Sons，美国纽约市·Zbl 0368.46014号
[36] Wang，W。；王，R。；黄，Z。；Shan，S。；Chen，X.，图像集人脸识别中高斯分布黎曼流形的判别分析，IEEE图像处理汇刊，27，1，151-163（2018）·Zbl 1409.94630号
[37] 阿玛里，S。；长冈，H.，《信息几何方法》（2000），英国牛津：牛津大学出版社，英国牛津·Zbl 0960.62005号
[38] Lovrić，M。；Min-Oo，M。；Ruh，E.A.，参数化为黎曼对称空间的多元正态分布，多元分析杂志，74，1，36-48（2000）·Zbl 0995.53037号 ·doi:10.1006/jmva.1999.1853
[39] 周，X。；崔，N。；李，Z。；梁，F。；Huang，T.S.，图像分类的层次高斯化，第十二届计算机视觉国际会议论文集，ICCV 2009
[40] Baudat，G。；Anouar，F.，使用核方法的广义判别分析，神经计算，12，10，2385-2404（2000）·doi:10.1162/089976600300014980
[41] Nene，S。；Nayar，S。；Murase，H.，哥伦比亚物体图像库（线圈-20），技术报告，CUCS-005-96（1996）
[42] Leibe，B。；Schiele，B.，《分析基于外观和轮廓的对象分类方法》，CVPR 2003年会议记录：计算机视觉和模式识别会议·doi:10.1109/CVPR.2003.1211497
[43] Randen，T。；Husöy，J.H.，《纹理分类过滤：比较研究》，IEEE模式分析和机器智能汇刊，21，4，291-310（1999）·数字对象标识代码：10.1109/34.761261
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