CoLR: Classification-Oriented Local Representation for Image Recognition
المؤلفون المشاركون
Guo, Tan
Zhang, Lei
Tan, Xiaoheng
Yang, Liu
Guo, Zhiwei
Wei, Fupeng
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Naïve sparse representation has stability problem due to its unsupervised nature, which is not preferred for classification tasks.
For this problem, this paper presents a novel representation learning method named classification-oriented local representation (CoLR) for image recognition.
The core idea of CoLR is to find the most relevant training classes and samples with test sample by taking the merits of class-wise sparseness weighting, sample locality, and label prior.
The proposed representation strategy can not only promote a classification-oriented representation, but also boost a locality adaptive representation within the selected training classes.
The CoLR model is efficiently solved by Augmented Lagrange Multiplier (ALM) scheme based on a variable splitting strategy.
Then, the performance of the proposed model is evaluated on benchmark face datasets and deep object features.
Specifically, the deep features of the object dataset are obtained by a well-trained convolutional neural network (CNN) with five convolutional layers and three fully connected layers on the challenging ImageNet.
Extensive experiments verify the superiority of CoLR in comparison with some state-of-the-art models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Tan& Zhang, Lei& Tan, Xiaoheng& Yang, Liu& Guo, Zhiwei& Wei, Fupeng. 2019. CoLR: Classification-Oriented Local Representation for Image Recognition. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132768
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Tan…[et al.]. CoLR: Classification-Oriented Local Representation for Image Recognition. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132768
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Tan& Zhang, Lei& Tan, Xiaoheng& Yang, Liu& Guo, Zhiwei& Wei, Fupeng. CoLR: Classification-Oriented Local Representation for Image Recognition. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132768
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132768
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