کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
530980 | 869803 | 2010 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generalized re-weighting local sampling mean discriminant analysis
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Despite the general success in the pattern recognition community, linear discriminant analysis (LDA) has four intrinsic drawbacks. In this paper, we propose a new feature extraction algorithm, namely, local sampling mean discriminant analysis (LSMDA), to make up for the first three drawbacks, and a generalized re-weighting (GRW) framework to make up for the fourth drawback. Extensive experiments are conducted on both synthetic and real-world datasets to evaluate the classification performance of our work. The experimental results demonstrate the effectiveness of both LSMDA and the GRW framework in classifications.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 10, October 2010, Pages 3422–3432
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 10, October 2010, Pages 3422–3432
نویسندگان
Jing Chai, Hongwei Liu, Zheng Bao,