PODEJŚCIE TENSOROWE I WEKTOROWE DO ROZPOZNAWANIA OBIEKTÓW ZA POMOCĄ FILTRÓW CECH ODWROTNYCH

Rozważane jest badanie ekstrakcji cech obiektów obrazu przez filtry oparte na prezentacji danych tensorowych i wektorowych. Dane tensorowe uzyskuje się jako sumę tensorów pierwszego rzędu, otrzymanych przez iloczyn tensorowy wektora leksykograficznej reprezentacji pikseli fragmentów obrazu z samym sobą. Skumulowany tensor jest aproksymowany przez tensor pierwszego rzędu uzyskany przy użyciu dekompozycji wartości osobliwych. Wykazano, że główny wektor dekompozycji można uznać za wektor cech obiektu. Dane wektorowe uzyskuje się poprzez akumulację analogicznych wektorów pikseli fragmentów obrazu. Skumulowany wektor jest również uważany za cechę obiektu. Banki filtrów zestawu obiektów są uzyskiwane przez regularyzowaną inwersję macierzy skompilowanych przez wektory cech obiektów. Zoptymalizowana regularyzacja inwersji jest wykorzystywana do rozszerzenia obszarów przechwytywania cech obiektów przy minimalnym błędzie. Fragmenty obiektów i odpowiadające im wektory cech są wybierane w iteracyjnym procesie uczenia. Podejście tensorowe i wektorowe tworzy dwa kanały rozpoznawania. Wysoką skuteczność rozpoznawania obiektów można osiągnąć, wybierając pasmo przechwytywania filtrów i tworząc gałęzie filtrów zgodnie z podanymi pasmami. Filtry tworzą sieć konwolucyjną do rozpoznawania zestawu obiektów. Wykazano, że uzyskane filtry mają przewagę nad znanymi filtrami korelacyjnymi podczas rozpoznawania obiektów z małymi fragmentami.