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Local Subspace Classifier with Transform-Invariance for Image Classification Classificateur de sous-espace local avec invariance de transformation pour la classification d'images

Seiji HOTTA

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Résumé:

Une famille de classificateurs de sous-espace linéaires appelés classificateurs de sous-espace locaux (LSC) surpasse les k-règle du voisin le plus proche (kNN) et les classificateurs de sous-espaces conventionnels dans la classification des chiffres manuscrits. Cependant, LSC souffre d'une très grande sensibilité aux transformations d'images car il utilise la projection et les distances euclidiennes pour la classification. Dans cet article, je présente une combinaison d'un classificateur de sous-espace local (LSC) et d'une distance tangente (TD) pour améliorer la précision de la reconnaissance des chiffres manuscrits. Dans cette règle de classification, nous pouvons facilement traiter l'invariance par transformation car nous sommes capables d'utiliser des vecteurs tangents pour l'approximation des transformations. Cependant, nous ne pouvons pas utiliser de vecteurs tangents dans d’autres types d’images telles que les images couleur. Par conséquent, le LSC du noyau (KLSC) est proposé pour incorporer l'invariance de transformation dans le LSC via le mappage du noyau. Les performances des méthodes proposées sont vérifiées avec des expériences sur la classification des chiffres manuscrits et des images couleur.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.6 pp.1756-1763
Date de publication
2008/06/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.6.1756
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Pattern Recognition

Auteurs

Mots-clés

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