二次元Bhattacharyya限界線形判別分析とその応用【JST・京大機械翻訳】

Guo Yan-Ru; Bai Yan-Qin; Li Chun-Na; Bai Lan; Shao Yuan-Hai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207988445019 整理番号：22P0208659

二次元Bhattacharyya限界線形判別分析とその応用【JST・京大機械翻訳】

Two-dimensional Bhattacharyya bound linear discriminant analysis with its applications

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発行年： 2020年11月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,Bhattacharyya誤差限界推定(L2BLDA)によるL2ノルム線形判別分析基準は,特徴抽出のための線形判別分析(LDA)の効果的改良である。しかし,L2BLDAはベクトル入力サンプルに対処するためにのみ提案された。画像のような二次元(2D)入力に直面したとき,それは画像の固有構造を考慮しないので,いくつかの有用な情報を失う。本論文では,L2BLDAを二次元Bhattacharyya結合線形判別分析(2DBLDA)に拡張した。2DBLDAは,クラス平均の重み付きペアワイズ距離によって測定されるマトリックスベースのクラス間距離を最大化し,一方,マトリックスベースのクラス内距離を最小化する。クラス間とクラス内項間の重み定数を,提案した2DBLDA適応を適応させる関連データによって決定した。さらに,2DBLDAの判定基準は,Bhattacharyya誤差の上限を最適化するのに等価である。2DBLDAの構築は,小さなサンプルサイズ問題を避けて,ロバスト性も持って,単純な標準固有値分解問題を通して解決することができた。画像認識と顔画像再構成に関する実験結果は,提案した方法の有効性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識

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