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J-GLOBAL ID：201702275318340184   整理番号：17A1353317

画像分類のための画像表現に基づくPCA特徴【Powered by NICT】

Image representation based PCA feature for image classification

著者 (5件)： Zhongli Ma (College of Automation, Harbin Engineering University, Heilongjiang Province, 150001, China) ,  Qianqian Li (College of Automation, Harbin Engineering University, Heilongjiang Province, 150001, China) ,  Huixin Li (College of Automation, Harbin Engineering University, Heilongjiang Province, 150001, China) ,  Zhongli Ma (Fujian Provincial Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Control, Minjiang University, Fuzhou, 350121, China) ,  Zuoyong Li (Fujian Provincial Key Laboratory of Information Processing and Intelligent Control, Minjiang University, Fuzhou, 350121, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMA  ページ： 1121-1125  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像分類の画像表現法では,画像を表現に非常に重要である。本論文では,画像分類のための新しい表現法,スパース表現は,画像情報を効果的に利用できるという利点とPCA法は,無関係な画像情報の干渉を効果的に除去できるという利点を組み合わせ,それらの欠点を克服することができるを提案した。提案手法では,最初に訓練サンプルとして各被験者の試料で最大寄与率と固有ベクトルの最初の数を得るためにPCA法を用い,これらの訓練サンプルを用いて,試験試料を表現した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  被験者 ,  画像情報 ,  スパース表現 ,  *画像表現 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像分類 ,  画像表現 ,  PCA