Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 49,003,765

 幾何データからのGeometric Algebraを用いた特徴抽出
walgreens pharmacy coupon walgreen online coupons promo codes walgreens
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Minh Tuan Pham, 橘 完太, Eckhard Hitzer, Sven Buchholz, 吉川 大弘, 古橋 武
Nơi đăng: Proceedings of The Institute of Statistical Mathematics「統計数理」; Số: 56(2);Từ->đến trang: 185-197;Năm: 2008
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
従来のデータマイニングにおけるパターン認識では,空間的な特徴を含むデータに対しても幾何的な性質を考慮せずに特徴を抽出する.本研究では,複素数や四元数の一般形であるGeometric Algebra が持つ,空間的な物体や物体間の関係を簡潔に記述できるという長所を活かして,データの空間的な特徴を抽出する.本稿では,空間ベクトルの系列で与えられるデータからの特徴抽出について,Geometric Algebra を用いる系統的な手法を提案する.そして,データが幾何的な特徴を持つ手書き文字の分類問題について,提案手法により従来は偶然または経験的にしか発見・注目できなかった特徴を抽出でき,分類精度および頑健性が向上することを示す.
ABSTRACT
Most conventional methods of feature extraction for pattern recognition do not pay sufficient attention to inherent geometric properties of data, even where the data have characteristic spatial features. In this study, we introduce geometric algebra to systematically extract invariant geometric features from spatial data given in a vector space. Geometric algebra is a multidimensional generalization of complex numbers and of quaternions, and can accurately describe oriented spatial objects and relations between them. We further propose a combination of several geometric features using Gaussian mixture models. We demonstrate our new method by classification of hand-written digits and alphabetic characters.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn