کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865530 | 679059 | 2015 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-view multi-sparsity kernel reconstruction for multi-class image classification
ترجمه فارسی عنوان
بازسازی هسته چندرسانه ای چند طبقه ای برای طبقه بندی تصویر چند طبقه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی عکس، طبقه بندی چندرسانه ای، برنامه نویسی انعطاف پذیر، ساختار اسپارتی، بازسازی هسته فضای هیلبرت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper addresses the problem of multi-class image classification by proposing a novel multi-view multi-sparsity kernel reconstruction (MMKR for short) model. Given images (including test images and training images) representing with multiple visual features, the MMKR first maps them into a high-dimensional space, e.g., a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), where test images are then linearly reconstructed by some representative training images, rather than all of them. Furthermore a classification rule is proposed to classify test images. Experimental results on real datasets show the effectiveness of the proposed MMKR while comparing to state-of-the-art algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 43-49
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 43-49
نویسندگان
Xiaofeng Zhu, Qing Xie, Yonghua Zhu, Xingyi Liu, Shichao Zhang,