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马嘉仪;赵，季;田金文;白、香;屠卓文

基于稀疏近似的正则向量场学习用于消除失配。 （英语） Zbl 1326.68232号

模式识别 46，第12号，3519-3532（2013）.
摘要：在向量场学习中，正则化核方法（如正则化最小二乘法）要求基函数的数量与训练样本大小相等。因此，学习过程在时间和空间复杂性上分别具有（O（N^3）和（O（N2））。这给大型数据集的向量学习问题带来了巨大的负担。在本文中，我们提出了一种稳健向量场学习方法——稀疏向量场一致性（SparseVFC）的稀疏近似，并推导了收敛速度的统计学习界。我们将SparseVFC应用于不匹配消除问题。在基准数据集上的定量结果表明，与原始VFC算法相比，SparseVFC具有显著的速度优势（比原始VFC快两个数量级），且性能没有明显下降；我们还展示了SparseVFC相对于RANSAC等传统方法的巨大改进。此外，该方法具有通用性，可以应用于向量场学习中的其他应用。

引用于6文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

向量场学习;稀疏近似;正规化;再生核希尔伯特空间;离群值;不匹配消除

软件：

PDCO公司;PRMLT公司;RSVM公司;Vlfeat公司;SIFT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Ma}等人，模式识别46，No.12，3519-3532（2013；Zbl 1326.68232）
全文： 内政部

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