Tensorial Kernel Principal Component Analysis for Action Recognition
المؤلفون المشاركون
Liu, Cong
Wei-sheng, Xu
Qi-di, Wu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose the Tensorial Kernel Principal Component Analysis (TKPCA) for dimensionality reduction and feature extraction from tensor objects, which extends the conventional Principal Component Analysis (PCA) in two perspectives: working directly with multidimensional data (tensors) in their native state and generalizing an existing linear technique to its nonlinear version by applying the kernel trick.
Our method aims to remedy the shortcomings of multilinear subspace learning (tensorial PCA) developed recently in modelling the nonlinear manifold of tensor objects and brings together the desirable properties of kernel methods and tensor decompositions for significant performance gain when the data are multidimensional and nonlinear dependencies do exist.
Our approach begins by formulating TKPCA as an optimization problem.
Then, we develop a kernel function based on Grassmann Manifold that can directly take tensorial representation as parameters instead of traditional vectorized representation.
Furthermore, a TKPCA-based tensor object recognition is also proposed for application of the action recognition.
Experiments with real action datasets show that the proposed method is insensitive to both noise and occlusion and performs well compared with state-of-the-art algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Cong& Wei-sheng, Xu& Qi-di, Wu. 2013. Tensorial Kernel Principal Component Analysis for Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010833
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Cong…[et al.]. Tensorial Kernel Principal Component Analysis for Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010833
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Cong& Wei-sheng, Xu& Qi-di, Wu. Tensorial Kernel Principal Component Analysis for Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010833
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1010833
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر