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J-GLOBAL ID：201802235258947765   整理番号：18A2232606

画像分類のための回転不変判別部分空間学習【JST・京大機械翻訳】

Rotational Invariant Discriminant Subspace Learning For Image Classification

著者 (2件)： Ye Qiaolin (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Zhao (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 1217-1222  発行年： 2018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： 特徴抽出のための新しい判別分析技術を,L2,p+sノルム距離最大化最小化(maxmin)によるロバスト判別部分空間(RDS)と呼ぶ。その目的において,クラス内およびクラス間距離を,それぞれL2,pノルムおよびL2,sノルムにより測定し,それらはロバストで回転不変である。効率的反復アルゴリズムを設計して,結果として得られた目的を解明した。それは非gre欲であった。また,提案したアルゴリズムの収束に関するいくつかの洞察を行った。著者らのRDSの理論的洞察と有効性は,いくつかの画像データベースに関する有望な実験結果によってさらに支持される。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  有効性 ,  *不変性 ,  画像データベース ,  判別分析 ,  ロバスト性 ,  ノルム
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  *部分空間 ,  *部分空間学習 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像分類 ,  不変 ,  判別 ,  部分空間学習