Extensiones del método de vectores comunes discriminantes

Extensiones del método de vectores comunes discriminantes

Aplicadas a la clasificación de imágenes

PUBLICIA ( 14.11.2013 )

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Los métodos basados en subespacios son una herramienta muy utilizada en aplicaciones de visión por computador. Aquí se presentan y validan algunos algoritmos que hemos propuesto en este campo de investigación. El primer algoritmo está relacionado con una extensión del método de vectores comunes discriminantes con kernel, que reinterpreta el espacio nulo de la matriz de dispersión intra-clase del conjunto de entrenamiento para obtener las características discriminantes. Dentro de los métodos basados en subespacios existen diferentes tipos de entrenamiento. Uno de los más populares, pero no por ello uno de los más eficientes, es el aprendizaje por lotes. En este tipo de aprendizaje, todas las muestras del conjunto de entrenamiento tienen que estar disponibles desde el inicio. De este modo, cuando nuevas muestras se ponen a disposición del algoritmo, el sistema tiene que ser reentrenado de nuevo desde cero. Una alternativa a este tipo de entrenamiento es el aprendizaje incremental. Aquí­ se proponen diferentes algoritmos incrementales del método de vectores comunes discriminantes.

Detalles de libro:

ISBN-13:

978-3-639-55339-0

ISBN-10:

363955339X

EAN:

9783639553390

Idioma del libro:

Español

By (author) :

Francesc J. Ferri
Katerine Diaz-Chito

Número de páginas:

128

Publicado en:

14.11.2013

Categoría:

Arithmetic, Algebra