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J-GLOBAL ID：201702253994539367   整理番号：17A1653562

ランダム部分空間に基づく局所判別投影【JST・京大機械翻訳】

Local Discriminant Projection via Random Subspace

著者 (3件)： Han Lu (南京郵電大学自動化学院 南京210003) ,  Wu Fei (南京郵電大学自動化学院 南京210003) ,  Jing Xiaoyuan (南京郵電大学自動化学院 南京210003)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 30  号： 4  ページ： 328-334  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 高次元データのノイズに対する敏感性と容易な次元災害の問題に対して,本論文は,部分空間に基づく局所判別射影アルゴリズム(RSLDP)を提案した。サブ空間法を用いて,高次元データの特徴選択を行い,低次元特徴空間における近隣のグラフを構築し,雑音の影響を低減し,局所的な重み付き散乱を最小化し,局所的な散乱を最小化した。局所最大距離識別の埋め込みアルゴリズムを改良することによって,サンプルとそれらのクラス間の近隣の中心の間の関係をより良く記述することができて,それは特徴抽出のために有益であった。CMU PIEとARの2つの顔データベースに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  グラフ ,  特徴抽出 ,  特徴選択 ,  射影 ,  *アルゴリズム ,  散乱
準シソーラス用語： 顔データベース ,  最大距離 ,  特徴空間 ,  低次元 ,  敏感性 ,  高次元データ ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Random Subspace ,  Local Discriminant Projection ,  Local Inter-class Weighted Scatter ,  Local Intra-class Weighted Scatter ,  Face Recognition

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 部分空間 ,  判別 ,  投影