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摘要:在过去的几年中,基于协方差的特征表示的研究越来越受到关注.它最初是作为一个区域描述符提出的,现在已经被用于各种识别任务的通用表示,显示了良好的性能.然而,协方差矩阵在小样本情况下具有奇异性,对复杂特征关系建模能力有限,表现形式单一,固定.为了获得更好的识别性能,本文提出了基于对称正定(SPD)矩阵的更有效,更灵活的表示方法,并利用数据和非线性表示的先验知识进行了尝试.具体来说,为了更好地解决特征向量数目少,特征维数高的问题,我们提出利用视觉特征的结构稀疏性,并以稀疏逆协方差估计作为一种新的特征表示.此外,为了有效地建模复杂的特征关系,我们提出直接计算特征维上的核矩阵,从而形成了一个健壮,灵活,开放的SPD矩阵表示框架.通过理论分析和实验研究,证明了这两种表示方法在人体骨骼动作识别,图像集分类和目标分类等任务中都优于协方差表示.
[7] Cavazza,J.,Morerio,P.和Murino,V.(2017b).当核方法遇到特征学习时:基于骨架数据的行为识别的对数协方差网络.在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会上(第33-40页).IEEE.
[16] 伊利诺伊州德莱顿;科洛伊登科,A.;Zhou,D.,协方差矩阵的非欧几里德统计量及其在扩散张量成像中的应用,应用统计学年鉴,31102-1123(2009)·Zbl 1196.62063
[26] Guo,K.,Ishwar,P.和Konrad,J.(2010年).光流协方差流形上稀疏表示的动作识别.在IEEE高级视频和基于信号的监视国际会议(第188-195页).IEEE.
[45] Koniusz,P.和Cherian,A.(2016年).三阶超对称张量描述子的稀疏编码及其在纹理识别中的应用.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(第5395-5403页).IEEE.
[51] Leibe,B.和Schiele,B.(2003年).分析了基于外观和轮廓的对象分类方法.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(第2卷,第II-409页).IEEE.
[64] Oreifej,O.和Liu,Z.(2013年).Hon4d:从深度序列中识别活动的定向4d法线直方图.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(第716-723页).IEEE.
[67] Park,J.(2007年).多元统计中的数字相关矩阵及其在成分选择和动态相关建模中的应用.探索.
[73] Romero,A.,Gouifès,M.和Lacassagne,L.(2013年).增强的局部二元协方差矩阵(ELBCM)用于纹理分析和目标跟踪.计算机视觉/计算机图形学协作技术与应用国际会议(第1-8页).
[90] Vemulapalli,R.,Arrate,F.和Chellappa,R.(2014年).通过将三维骨骼表示为李群中的点来进行人体动作识别.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(第588-595页).IEEE.
[102] Yang,X.和Tian,Y.(2014年).利用深度序列进行活动识别的超正态向量.在IEEE计算机视觉和模式识别会议(第804-811页).IEEE.
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