کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10360418 | 869792 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Intrinsic dimension estimation via nearest constrained subspace classifier
ترجمه فارسی عنوان
برآورد ابعاد ذاتی از طریق نزدیکترین طبقه بندی زیر فضای محدود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد ابعاد ذاتی، نزدیکترین طبقه بندی فضایی محدود، طبقه بندی عکس، نمایندگی انحصاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We consider the problems of classification and intrinsic dimension estimation on image data. A new subspace based classifier is proposed for supervised classification or intrinsic dimension estimation. The distribution of the data in each class is modeled by a union of a finite number of affine subspaces of the feature space. The affine subspaces have a common dimension, which is assumed to be much less than the dimension of the feature space. The subspaces are found using regression based on the â0-norm. The proposed method is a generalisation of classical NN (Nearest Neighbor), NFL (Nearest Feature Line) classifiers and has a close relationship to NS (Nearest Subspace) classifier. The proposed classifier with an accurately estimated dimension parameter generally outperforms its competitors in terms of classification accuracy. We also propose a fast version of the classifier using a neighborhood representation to reduce its computational complexity. Experiments on publicly available datasets corroborate these claims.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 47, Issue 3, March 2014, Pages 1485-1493
Journal: Pattern Recognition - Volume 47, Issue 3, March 2014, Pages 1485-1493
نویسندگان
Liang Liao, Yanning Zhang, Stephen John Maybank, Zhoufeng Liu,