文献

J-GLOBAL ID：201802234809024003   整理番号：18A0288213

画像分類のための共同L2 1-ノルムスパーステンソル保存埋め込みによる判別分析【Powered by NICT】

Discriminant analysis via jointly L 2 , 1 -norm sparse tensor preserving embedding for image classification

著者 (4件)： Huang Rongbing (Key Laboratory of Pattern Recognition and Intelligent Information Processing, Institutions of Higher Education of Sichuan Province, Chengdu University, 610104, PR China) ,  Huang Rongbing (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, PR China) ,  Liu Chang (Key Laboratory of Pattern Recognition and Intelligent Information Processing, Institutions of Higher Education of Sichuan Province, Chengdu University, 610104, PR China) ,  Zhou Jiliu (School of Computer and Software, Sichuan University, Chengdu 610065, PR China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 47  ページ： 10-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は次元縮小とパターン認識のためのスパース部分空間学習(SSL)への増加する関心が存在する。本論文では,ロバストな画像分類を実行するために埋め込みを保存テンソルスパース近傍への判別情報を組み込んだ判別スパーステンソル近傍保存埋め込み(DSTNPE)と呼ばれる新しいスパース部分空間学習法を提案した。DSTNPEはスパース近傍と基準,内近傍テンソル散乱と近傍テンソル散乱はスパース回帰に対して定義したL2 1-ノルムを紹介した。DSTNPEの一つの長所は,多様体学習アルゴリズムの局所近傍のスケールを選択する回避できることである。DSTNPEは疎なテンソル近傍保存変換行列を求めることができる。さらに,最大マージン判定基準(MMC)を用いて,DSTNPEの判別性能をさらに増強された。提案した方法を評価するために,五つの公共データベース上で行った広範な実験により,この提案したアルゴリズムは,多くの最新アルゴリズムより優れていることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ノルム ,  散乱 ,  ロバスト性 ,  多様体 ,  *透視図法 ,  *テンソル ,  パターン認識 ,  *判別分析 ,  次元縮小 ,  データベース ,  判定基準 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 近傍 ,  部分空間学習 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スパース表現 ,  テンソル ,  判別分析 ,  局所保存埋込み

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像分類 ,  共同 ,  保存 ,  埋め込み ,  判別分析