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J-GLOBAL ID：201602217160890864   整理番号：16A1386312

人物再同定のためのマルチカーネル距離学習【Powered by NICT】

Multi-kernel metric learning for person re-identification

著者 (2件)： Syed Muhammad Adnan (School of Electronics, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Jiao Jianbin (School of Electronics, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 784-788  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,筆者らは適応型重み付きマルチカーネルを用いた人の再同定の性能を向上させる新しいマイクロカーネル距離学習(MKML)アプローチを提案した。提案アプローチの背後にある直観は,低レベルと中間レベル特徴,様々な特徴が様々な性質を持っており,識別能力,異なったカーネルを利用したこれらの特徴を地図化部分空間,特徴間の識別を改善するのに役立つ,ことである。カーネルは,効率的なカーネル空間を得るために適応重みづけ戦略と組み合わせた。Fisher判別分析(FDA)を用いて,クラス間の識別するための計量のロバスト性を増強することを学習した重み付きカーネル空間の中でメトリックを学習することである。VIPeRとCUHK01,二つの挑戦的な人物再同定データセット上の実験は筆者らのアプローチが有効であることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  重みづけ ,  マイクロカーネル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ホップ数 ,  フィッシャー判別分析 ,  カーネル空間 ,  部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人物 ,  同定 ,  マルチ ,  カーネル ,  学習