Development of Multitask Pattern Recognition Model with Knowledge Transfer of Feature Space and Application to Person Identification

特征空间知识迁移多任务模式识别模型的开发及其在人员识别中的应用

基本信息

  • 批准号:
    20500205
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2008
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2008 至 2010
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In the environments where multiple pattern recognition tasks with some relatedness are learned sequentially, it is known that the learning is conducted efficiently even with a small number of training data by using "knowledge transfer" from one task to another. In the research project, we developed a multitask learning algorithm with an efficient knowledge transfer mechanism where a useful feature space is learned incrementally in an efficient way by transferring a part of previous learned knowledge to an unknown task. The proposed multitask learning algorithm is implemented as a person identification system using face images and the effectiveness of this system is verified.
在依次学习具有某些相关性的多个模式识别任务的环境中,众所周知,即使通过使用“知识转移”到另一个任务到另一个任务,学习也可以有效地进行学习。在研究项目中,我们开发了一种具有有效的知识转移机制的多任务学习算法,在该算法中,通过将一部分先前的学习知识转移到未知任务中,以有效的方式逐步学习了有用的特征空间。提出的多任务学习算法是使用面部图像作为人识别系统实现的,并验证了该系统的有效性。

项目成果

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专利数量(0)
A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Extraction
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-15246-7_45
  • 发表时间:
    2010-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Ozawa;Y. Takeuchi;S. Abe
  • 通讯作者:
    S. Ozawa;Y. Takeuchi;S. Abe
追加学習型カーネル主成分分析によるオンライン特徴抽出
使用加性学习核主成分分析进行在线特征提取
A Fast Incremental Kernel Principal Component Analysis for Online Feature Extraction, in PRICAI 2010
用于在线特征提取的快速增量核主成分分析,发表于 PRICAI 2010
オンライン特徴抽出を行う追加型再帰フィッシャー線形判別の改良
在线特征提取对加性递归Fisher线性判别式的改进
マルチタスク・パターン認識のための追加学習モデル
多任务模式识别的附加学习模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    和久屋寛;寺田晃(H.Wakuya;A.Terada);小澤誠一
  • 通讯作者:
    小澤誠一
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