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J-GLOBAL ID：201702231512631646   整理番号：17A0073244

SRC-ODP: スパース表現分類器への直交判別射影【JST・京大機械翻訳】

SRC-ODP: sparse representation classifier oriented orthogonal discriminative projection

著者 (3件)： Zhao Jiacheng (School of Computer Science & Engineering,Nanjing University of Science & Technology) ,  Zhang Guoqing (School of Computer Science & Engineering,Nanjing University of Science & Technology) ,  Sun Huaijiang (School of Computer Science & Engineering,Nanjing University of Science & Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 10  ページ： 3165-3168  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スパース表現分類法(SPARSE REPRESENTATION-BASED CLASSIFIER,SRC)はパターン認識領域において大きな潜在力を示した。スパース表現分類に基づく判別投影(SRC DP DISCRIMINATIVE PROJECTION,SRC-DP)はSRC分類基準に基づく次元縮小法である。それは投影空間における類間重構誤差とクラス内再構成誤差の比率を最大化する。SRC-DPにおいて抽出した特徴の間に冗長情報があり、その識別能力に影響する問題に対して、SRC-ODP(SRC ORIENTED ORTHOGONAL DISCRIMINATIVE PROJECTION)方法を提案した。射影行列の直交制約を用いて,SRC-DPにおける制約条件を置換し,その優位性は以下の通りであった。A)直交射影行列には,より高い特徴抽出効率がある。B)抽出した特徴は,より強い判別能力を持つ.ARとEXTENDED YALE Bデータベースに関する実験は,この方法がSRCをより良く分類することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  パターン認識 ,  *直交性 ,  データベース ,  制約条件 ,  *射影 ,  次元縮小 ,  再構成
準シソーラス用語： 直交射影 ,  射影行列 ,  潜在力 ,  分類法 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： sparse representation-based classifier ,  orthogonal discriminative projection ,  feature extraction

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  分類器 ,  判別 ,  射影