کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
558386 | 1451739 | 2015 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On the realization of common matrix classifier using covariance tensors
ترجمه فارسی عنوان
در تحقق طبقه بندی ماتریکس مشترک با استفاده از تانسور کوواریانس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Due to the growing interest in image classifiers, the concept of native two dimensional (2-D) classifiers continues to attract researchers in the field of pattern recognition. In most cases, the 2-D extension of a regular 1-D classifier is straightforward. Following the construction methodology of the Common Matrix Approach (CMA), its relation to the eigen-matrices of the covariance tensor is illustrated. The proposed methodology presents an alternative point of view to the classical CMA implementation that depends on Gram–Schmidt orthogonalization. Therefore a 2-D approach which is the counterpart of CVA implemented with covariance matrix is developed in this paper.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Digital Signal Processing - Volume 41, June 2015, Pages 110–117
Journal: Digital Signal Processing - Volume 41, June 2015, Pages 110–117
نویسندگان
Semih Ergin, Ö. Nezih Gerek, M. Bilginer Gülmezoğlu, Atalay Barkana,