The one-shot similarity kernel

Lior Wolf, Tal Hassner, Yaniv Taigman

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

The One-Shot similarity measure has recently been introduced in the context of face recognition where it was used to produce state-of-the-art results. Given two vectors, their One-Shot similarity score reflects the likelihood of each vector belonging in the same class as the other vector and not in a class defined by a fixed set of "negative" examples. The potential of this approach has thus far been largely unexplored. In this paper we analyze the One-Shot score and show that: (1) when using a version of LDA as the underlying classifier, this score is a Conditionally Positive Definite kernel and may be used within kernel-methods (e.g., SVM), (2) it can be efficiently computed, and (3) that it is effective as an underlying mechanism for image representation. We further demonstrate the effectiveness of the One-Shot similarity score in a number of applications including multiclass identification and descriptor generation.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision, ICCV 2009
עמודים897-902
מספר עמודים6
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2009
אירוע12th International Conference on Computer Vision, ICCV 2009 - Kyoto, יפן
משך הזמן: 29 ספט׳ 20092 אוק׳ 2009

סדרות פרסומים

שםProceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision

כנס

כנס12th International Conference on Computer Vision, ICCV 2009
מדינה/אזוריפן
עירKyoto
תקופה29/09/092/10/09

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'The one-shot similarity kernel'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי