Projekteja vuodessa
Abstrakti
In recent years, the use of Riemannian geometry has reportedly shown an increased performance for machine learning problems whose features lie in the symmetric positive definite (SPD) manifold. The present paper aims at reviewing several approaches based on this paradigm and provide a reproducible comparison of their output on a classic learning task of pedestrian detection. Notably, the robustness of these approaches to corrupted data will be assessed.
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Otsikko | 28th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2020 - Proceedings |
Kustantaja | European Association For Signal and Image Processing |
Sivut | 950-954 |
Sivumäärä | 5 |
ISBN (elektroninen) | 9789082797053 |
DOI - pysyväislinkit | |
Tila | Julkaistu - 2020 |
OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisussa |
Tapahtuma | European Signal Processing Conference - Amsterdam, Alankomaat Kesto: 24 elok. 2020 → 28 elok. 2020 Konferenssinumero: 28 |
Julkaisusarja
Nimi | European Signal Processing Conference |
---|---|
ISSN (painettu) | 2219-5491 |
ISSN (elektroninen) | 2076-1465 |
Conference
Conference | European Signal Processing Conference |
---|---|
Lyhennettä | EUSIPCO |
Maa/Alue | Alankomaat |
Kaupunki | Amsterdam |
Ajanjakso | 24/08/2020 → 28/08/2020 |
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin 'A comparative study of supervised learning algorithms for symmetric positive definite features'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.Projektit
- 1 Päättynyt
-
Robusteja tilastollisia menetelmiä hyvin moniulotteiselle datalle
Ollila, E. (Vastuullinen tutkija)
01/09/2016 → 31/12/2020
Projekti: Academy of Finland: Other research funding