Publication

Pareto-optimal Dictionaries for Signatures

Pascal Fua
2010
Conference Papers

Résumé

We present an effective method to optimize over the parameters of an image patch descriptor to obtain one that is computationally more efficient while maintaining a high recognition rate. We formulate the optimization problem in a multi-objective manner, which balances two conflicting goals while removing the need for traditional weighting coefficients. To this end we introduce the Pareto efficiency criterion, which helps finding solutions that increase one objective without decreasing the other. Despite the vast size of the search space, we show how a state-of-the-art Genetic Algorithm can be tailored to find good solutions.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/3400b7de-f72a-4f14-a5a2-965f6fc606d2

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Pascal Fua
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Concepts associés (32)

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Optimum de Pareto

Un optimum de Pareto est une allocation des ressources sans alternative, c'est-à-dire que tous les agents économiques sont dans une situation telle qu'il est impossible d'améliorer le sort de l'un d'entre eux sans réduire la satisfaction d'un autre. Concept majeur de la microéconomie, il porte le nom de l'économiste italien Vilfredo Pareto, qui l'a utilisé pour décrire un état de la société dans lequel on ne peut pas améliorer le bien-être d’un individu sans détériorer celui d’un autre.

Optimization problem

In mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.

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