![](/images/graphics-bg.png)
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
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)