Similarity Measure Learning in Closed-Form Solution for Image Classification
المؤلفون المشاركون
Chen, Jing
Chen, C. L. Philip
Lin, Yuewei
Zhaowei, Shang
Fang, Bin
Tang, Yuan Yan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Adopting a measure is essential in many multimedia applications.
Recently, distance learning is becoming an active research problem.
In fact, the distance is the natural measure for dissimilarity.
Generally, a pairwise relationship between two objects in learning tasks includes two aspects: similarity and dissimilarity.
The similarity measure provides different information for pairwise relationships.
However, similarity learning has been paid less attention in learning problems.
In this work, firstly, we propose a general framework for similarity measure learning (SML).
Additionally, we define a generalized type of correlation as a similarity measure.
By a set of parameters, generalized correlation provides flexibility for learning tasks.
Based on this similarity measure, we present a specific algorithm under the SML framework, called correlation similarity measure learning (CSML), to learn a parameterized similarity measure over input space.
A nonlinear extension version of CSML, kernel CSML, is also proposed.
Particularly, we give a closed-form solution avoiding iterative search for a local optimal solution in the high-dimensional space as the previous work did.
Finally, classification experiments have been performed on face databases and a handwritten digits database to demonstrate the efficiency and reliability of CSML and KCSML.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Jing& Tang, Yuan Yan& Chen, C. L. Philip& Fang, Bin& Zhaowei, Shang& Lin, Yuewei. 2014. Similarity Measure Learning in Closed-Form Solution for Image Classification. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050884
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Jing…[et al.]. Similarity Measure Learning in Closed-Form Solution for Image Classification. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050884
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Jing& Tang, Yuan Yan& Chen, C. L. Philip& Fang, Bin& Zhaowei, Shang& Lin, Yuewei. Similarity Measure Learning in Closed-Form Solution for Image Classification. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050884
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050884
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