Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
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: 106,962,739
Robust Feature Extractions from Geometric Data using Geometric Algebra
unfaithful spouse
infidelity
i dreamed my husband cheated on me
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Minh Tuan Pham, Tomohiro Yoshikawa, Takeshi Furuhashi, and Kanta Tachibana
marriage affairs
open
i want an affair
Nơi đăng:
Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, San Antonio, TX, USA;
S
ố:
978-1-4244-2793-2;
Từ->đến trang
: 529 - 533;
Năm:
2009
Lĩnh vực:
Chưa xác định;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Most conventional methods of feature extraction for pattern recognition do not pay sufficient attention to inherent geometric properties of data, even in the case where the data have spatial features. This paper introduces geometric algebra to 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 it ables to accurately describe oriented spatial objects and relations between them. This paper proposes to combine several geometric features using Gaussian mixture models. It applies the proposed method to the classification of hand-written digits.
ABSTRACT
Most conventional methods of feature extraction for pattern recognition do not pay sufficient attention to inherent geometric properties of data, even in the case where the data have spatial features. This paper introduces geometric algebra to 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 it ables to accurately describe oriented spatial objects and relations between them. This paper proposes to combine several geometric features using Gaussian mixture models. It applies the proposed method to the classification of hand-written digits.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn