کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4970161 1450030 2017 7 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonparametric kernel sparse representation-based classifier
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی غیررسمی پارامتریک طبقه بندی مبتنی بر نمایه
کلمات کلیدی
طبقه بندی مبتنی بر نمایه انعطاف پذیر، سنجش فشاری، روش کرنل، تجزیه و تحلیل غیر پارامتری تجزیه و تحلیل، تشخیص چهره،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Sparse representation-based classifier (SRC) and kernel sparse representation-based classifier (KSRC) are founded on combining pattern recognition and compressive sensing methods and provide acceptable results in many machine learning problems. Nevertheless, these classifiers suffer from some shortcomings. For instance, SRC's accuracy drops against samples from same directional classes or KSRC's output declines when data is not normally distributed in kernel space. This paper introduces nonparametric kernel sparse representation-based classifier (NKSRC) as a generalized framework for SRC and KSRC. First, it applies kernel on samples to overcome data directionality and then employs nonparametric discriminant analysis (NDA) to reduce data dimensionality in kernel space alleviating concern about data distribution type. The experimental results of NKSRC demonstrate its superiority over SRC and KSRC-LDA and its equal or superior performance with respect to KSRC-PCA on some synthetic, four well-known face recognition and several UCI datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 89, 1 April 2017, Pages 46-52
نویسندگان
, ,