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J-GLOBAL ID：201902289501866457   整理番号：19A1369008

柔軟な非欲張り欲判別部分空間特徴抽出

Flexible non-greedy discriminant subspace feature extraction

著者 (8件)： Zhao Henghao (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, PR China) ,  Zhao Henghao (Key Laboratory of Forest Management and Growth Modeling, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, PR China) ,  Fu Liyong (Key Laboratory of Forest Management and Growth Modeling, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, PR China) ,  Fu Liyong (Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, PR China) ,  Gao Zhigang (College of Animal Science and Technology, Inner Mongolia University for Nationalities, Tongliao, Inner Mongolia 028000, PR China) ,  Ye Qiaolin (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, PR China) ,  Yang Zhangjing (College of Information Engineering, Nanjing Audit University, Nanjing 211815, PR China) ,  Yang Xubing (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing, Jiangsu 210037, PR China)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 116  ページ： 166-177  発行年： 2019年08月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,特徴抽出のためのL1ノルムに基づく非欲張り線形判別分析(NLDA-L1)が次元縮小に有効であることが示されており,これにより非欲張りアルゴリズムにより射影ベクトルを得ることができる。しかし,それは通常,L1ノルム距離測定の利用の故に,不満足な性能しか得られない。したがって,本論文では,柔軟な非欲張り判別部分空間特徴抽出法を提案したが,それは,クラス内分散に対するLpノルムクラス間分散の比率を最大化するNLDA-L1の拡張である。また,得られた目的関数を解くための強力な反復アルゴリズムを提案し,アルゴリズムに関する理論解析も行った。最後に,画像データベースにおける実験結果により著者らの方法の有効性を示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *判別分析 ,  *特徴抽出 ,  線形系 ,  柔軟性 ,  近似法 ,  ノルム ,  次元縮小 ,  アルゴリズム ,  逐次近似 ,  画像データベース
準シソーラス用語： *線形判別分析 ,  柔軟さ ,  欲張りアルゴリズム ,  部分空間 ,  L1ノルム ,  反復アルゴリズム

著者キーワード (4件)： L1ノルムに基づく非欲張り欲判別分析 ,  Lpノルムのクラス間分散 ,  クラス内分散 ,  ロバスト距離測定

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 判別 ,  部分空間 ,  特徴抽出