کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10151197 | 1666107 | 2018 | 35 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Graph-based multiple rank regression for image classification
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون چند رتبه بندی مبتنی بر گراف برای طبقه بندی تصویر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون چندگانه، تنظیم مقادیر گراف، طبقه بندی عکس،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Image classification is one important task in image processing and pattern recognition. Traditional image classification methods commonly transform the image into a vector. However, in essence, image is a matrix data and using vector instead of image loses the correlations of the matrix data. To address this problem, we propose a graph-based multiple rank regression model (GMRR), which employs multiple-rank left and right projecting vectors to regress each matrix data to its label for each category. To exploit the discriminating structure of the data space, a class compactness graph is constructed to constrain these left and right projecting vectors. The extensive experimental results on image classification have demonstrated the effectiveness of our proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 315, 13 November 2018, Pages 394-404
Journal: Neurocomputing - Volume 315, 13 November 2018, Pages 394-404
نویسندگان
Haoliang Yuan, Junyu Li, Loi Lei Lai, Yuan Yan Tang,