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2013 | OriginalPaper | Chapter

Learning Geometry-Aware Kernels in a Regularization Framework

Authors : Binbin Pan, Wen-Sheng Chen

Published in: Computer Analysis of Images and Patterns

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we propose a regularization framework for learning geometry-aware kernels. Some existing geometry-aware kernels can be viewed as instances in our framework. Moreover, the proposed framework can be used as a general platform for developing new geometry-aware kernels. We show how multiple sources of information can be integrated in our framework, allowing us to develop more flexible kernels. We present some new kernels based on our framework. The performance of the kernels is evaluated on classification and clustering tasks. The empirical results show that our kernels significantly improve the performance.

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Metadata
Title
Learning Geometry-Aware Kernels in a Regularization Framework
Authors
Binbin Pan
Wen-Sheng Chen
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-40261-6_42

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