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Multi-View Synthesis and Analysis Dictionaries Learning for Classification 분류를 위한 멀티뷰 합성 및 분석 사전 학습

Fei WU, Xiwei DONG, Lu HAN, Xiao-Yuan JING, Yi-mu JI

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요약 :

최근에는 다중뷰 사전 학습 기법이 많은 연구 관심을 끌고 있다. 여러 다중 뷰 사전 학습 방법이 다루어졌지만 더 개선될 수 있습니다. 기존의 멀티뷰 사전 학습 방식은 대부분 l0 or l1- 표현 계수에 대한 정규 희소성 제약으로 인해 훈련 ​​및 테스트 단계에 시간이 많이 걸립니다. 본 논문에서는 다중 뷰 합성 및 분석 사전 학습(MSADL)이라는 새로운 다중 뷰 사전 학습 접근 방식을 제안합니다. 이는 각각 하나의 뷰에 해당하고 구조화된 합성 사전과 구조화된 분석을 포함하는 여러 판별 사전 쌍을 공동으로 학습합니다. 사전. MSADL은 합성 사전을 활용하여 클래스별 재구성을 달성하고 분석 사전을 사용하여 선형 투영을 통해 식별 코드 계수를 생성합니다. 또한, 서로 다른 뷰에서 학습된 합성 사전 간의 중복성을 줄일 수 있도록 다중 뷰 사전 학습을 위한 비상관 항을 설계합니다. 널리 사용되는 두 가지 데이터 세트가 테스트 데이터로 사용됩니다. 실험 결과는 제안된 접근 방식의 효율성과 효과를 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.3 pp.659-662
발행일
2019/03/01
공개일
2018/11/27
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8107
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

작성자

Fei WU
  Nanjing University of Posts and Telecommunications (NJUPT)
Xiwei DONG
  Nanjing University of Posts and Telecommunications (NJUPT)
Lu HAN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications (NJUPT)
Xiao-Yuan JING
  Nanjing University of Posts and Telecommunications (NJUPT)
Yi-mu JI
  NJUPT

키워드