Robust Recognition via Information Theoretic Learning
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
09.09.2014
Abbildungen
XI, 110 p. 29 illus., 25 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
110
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/0,8 cm
Gewicht
201 g
Auflage
2014
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-07415-3
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.
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