匡、张辉;Wong,Kwan-Yee K。 相对配对空间分析:从相对配对观察中学习潜在的公共空间。 (英语) Zbl 1398.68585号 国际期刊计算。视觉。 113,第3号,176-192(2015). 摘要:发现不同模态之间的潜在公共空间在跨模态模式识别中具有重要作用。现有的技术通常需要绝对配对的观测值作为训练数据,并且无法捕获跨模态观测值之间更一般的语义关系。这大大限制了它们的应用。在本文中,我们提出了一个从相对配对观测值中学习潜在公共空间的一般框架(即,来自不同模态的两个观测值比另两个更相似配对)。相对配对信息使用潜在公共空间中观测值的相对邻近度进行编码。通过建立一个判别模型并最大化距离裕度,可以为每个模态学习一个将观测值映射到潜在公共空间的投影函数。然后可以在潜在公共空间中进行交叉模式识别。为了加快大规模训练数据的学习过程,该问题被重新定义为学习一个结构模型,并通过切割平面算法有效地解决了该问题。为了评估该框架的性能,将其应用于特征融合、交叉姿势人脸识别、文本图像检索和属性图像检索。实验结果表明,该框架优于其他最先进的方法。 引用于1文件 MSC公司: 第68页第45页 机器视觉和场景理解 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词:多模态分析;多视图分析;绝对配对观测;相对配对观测;结构学习;割平面算法 软件:帕伽索斯;公共图形;SIFT公司;L-BFGS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Kuang}和\textit{K.-Y.K.Wong},国际计算机杂志。视觉。113,第3号,176--192(2015;Zbl 1398.68585) 全文: 内政部 参考文献: [1] Andrea,F.、Yoram,S.、Sha,F和Jitendra,M.(2007年)。学习全局一致的局部距离函数,用于基于形状的图像检索。在:ICCV公司(第1-8页)。 [2] 巴赫,F.和乔丹,M.(2005)。典型相关分析的概率解释技术报告:加州大学伯克利分校统计系。 [3] Branz,V.、Grother,P.、Phillips,P.和Vetter,T.(2005)。基于非正面图像生成的正面视图的人脸识别。在:CVPR公司(第454-461页)。 [4] 布莱,DM;Ng、AY;乔丹,密歇根州,潜在迪里克莱分配,JMLR,3,993-1022,(2003)·Zbl 1112.68379号 [5] Bottou,L.(2010)。具有随机梯度下降的大规模机器学习。在:COMPSTAT公司(第177-187页)·Zbl 1436.68293号 [6] Bronstein,M.和Bronsteim,A.(2010年)。通过使用相似性敏感哈希的跨模态度量学习进行数据融合。在:CVPR公司(第3594-3601页)。 [7] 柴,X;Shan,S;陈,X;Gao,W,位置不变人脸识别的局部线性回归,TIP,161716-1725,(2007) [8] Davis,J.V.、Kulis,B.、Jain,P.、Sra,S.、Dhillon,I.(2007)。信息论计量学习。在:ICML公司(第209-216页)。 [9] Ek,C.H.,Rihan,J.,Torr,P.H.S.,Rogez,G.,&Lawrence,N.D.(2008年)。潜在空间中的模糊建模。在:MLMI公司(第62-73页)。 [10] Goldberger,J.、Roweis,S.、Hinton,G.和Salakhuttinov,R.(2004年)。邻里成分分析。在:NIPS公司(第513-520页)。 [11] 龚,Y;Ke,Q;伊萨德,M;Lazebnik,S,用于建模互联网图像、标签及其语义的多视图嵌入空间,IJCV,106,210-233,(2014)·文件编号:10.1007/s11263-013-0658-4 [12] 总量,R;马修斯,I;Baker,S,基于外观的人脸识别和光场,PAMI,26449-465,(2004)·doi:10.10109/TPAMI.2004.1265861 [13] 哈东,DR;塞德马克,S;Shawe-Taylor,J,典型相关分析:学习方法应用概述,神经计算,16,2639-2664,(2004)·Zbl 1062.68134号 ·doi:10.1162/0899766042321814 [14] Joachims,T.(2006)。在线性时间内训练线性SVM。收录于:KDD,第217-226页。 [15] Joachims,T;芬利,T;Yu,CNJ,结构支持向量机的切分平面训练,机器学习,77,27-59,(2009)·Zbl 1235.68161号 ·doi:10.1007/s10994-009-5108-8 [16] Kan,M.、Shan,S.和Zhang,H.(2012年)。多视角判别分析。在:电子对抗车辆(第808-821页)。 [17] Knutsson,H.、Borga,M.和Tomas,L.(1997)。学习典型相关性。在:SCIA,计算机视觉实验室,第1卷. 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