Robust Recognition via Information Theoretic Learning (eBook)
110 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-07416-0 (ISBN)
This Springer Brief represents a comprehensive review of information theoretic methods for robust recognition. A variety of information theoretic methods have been proffered in the past decade, in a large variety of computer vision applications; this work brings them together, attempts to impart the theory, optimization and usage of information entropy.
The authors resort to a new information theoretic concept, correntropy, as a robust measure and apply it to solve robust face recognition and object recognition problems. For computational efficiency, the brief introduces the additive and multiplicative forms of half-quadratic optimization to efficiently minimize entropy problems and a two-stage sparse presentation framework for large scale recognition problems. It also describes the strengths and deficiencies of different robust measures in solving robust recognition problems.
Introduction.- M-estimators and Half-quadratic Minimization.- Information Measures.- Correntropy and Linear Representation.- ℓ1 Regularized Correntropy.- Correntropy with Nonnegative Constraint.
| Erscheint lt. Verlag | 28.8.2014 |
|---|---|
| Reihe/Serie | SpringerBriefs in Computer Science | SpringerBriefs in Computer Science |
| Zusatzinfo | XI, 110 p. 29 illus., 25 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Schlagworte | face recognition • Information theoretic learning • large scale • robust estimation • Sparse Representation |
| ISBN-10 | 3-319-07416-4 / 3319074164 |
| ISBN-13 | 978-3-319-07416-0 / 9783319074160 |
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