کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969168 | 1449896 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multimodal sparse and low-rank subspace clustering
ترجمه فارسی عنوان
خوشه بندی چندبعدی و کم ارتفاع طبقه زیرین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بیومتریک، خوشه چهره، خوشه بندی فضای مجاز، خوشه بندی زیرمجموعه چندجملهای، خوشه بندی فضای مجازی خوشه بندی زیر فضای مبتنی بر نمایه نامناسب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose multimodal extensions of the recently introduced sparse subspace clustering (SSC) and low-rank representation (LRR) based subspace clustering algorithms for clustering data lying in a union of subspaces. Given multimodal data, our method simultaneously clusters data in the individual modalities according to their subspaces. In our formulation, we exploit the self expressiveness property of each sample in its respective modality and enforce the common representation across the modalities. We modify our model so that it is robust to noise. Furthermore, we kernelize the proposed algorithms to handle nonlinearities in data. The optimization problems are solved efficiently using the alternative direction method of multiplier (ADMM). Experiments on face clustering indicate the proposed method performs favorably compared to state-of-the-art subspace clustering methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Fusion - Volume 39, January 2018, Pages 168-177
Journal: Information Fusion - Volume 39, January 2018, Pages 168-177
نویسندگان
Mahdi Abavisani, Vishal M. Patel,