خانه راهنمای خرید پیگیری سفارش پشتیبانی درباره ما تماس با ما
محصولات مرتبط
دانلود قالب پاورپوینت مهندسی کامپیوتر Computer PowerPoint
دانلود قالب پاورپوینت مهندسی کامپیوتر Computer PowerPoint
قیمت : 10,500 تومان
دانلود حل المسائل مهندسی نرم افزار یان سامرویل Ian Sommerville
دانلود حل المسائل مهندسی نرم افزار یان سامرویل Ian Sommerville
قیمت : 23,625 تومان
مقاله بررسی چارچوب های یادگیری عمیق مقیاس پذیر
مقاله بررسی چارچوب های یادگیری عمیق مقیاس پذیر
قیمت : 15,750 تومان
مقاله مروری بر معماری یادگیری عمیق برای تصویربرداری مغز مبتنی بر EEG
مقاله مروری بر معماری یادگیری عمیق برای تصویربرداری مغز مبتنی بر EEG
قیمت : 15,750 تومان

مقاله ادغام متریک بدون نظارت بر داده های چندرسانه ای توسط نمودار انتشار تصویری

مقاله ادغام متریک بدون نظارت بر داده های چندرسانه ای توسط نمودار انتشار تصویری

عنوان مقاله فارسی: ادغام متریک بدون نظارت بر داده های چندرسانه ای توسط نمودار انتشار تصویری متقاطع مبتنی بر پیاده روی

عنوان مقاله لاتین: Unsupervised Metric Fusion Over Multiview Data by Graph Random Walk-Based Cross-View Diffusion

نویسندگان: Yang Wang; Wenjie Zhang; Lin Wu; Xuemin Lin; Xiang Zhao

تعداد صفحات: 13

سال انتشار: 2017

زبان: لاتین



Abstract:

Learning an ideal metric is crucial to many tasks in computer vision. Diverse feature representations may combat this problem from different aspects; as visual data objects described by multiple features can be decomposed into multiple views, thus often provide complementary information. In this paper, we propose a cross-view fusion algorithm that leads to a similarity metric for multiview data by systematically fusing multiple similarity measures. Unlike existing paradigms, we focus on learning distance measure by exploiting a graph structure of data samples, where an input similarity matrix can be improved through a propagation of graph random walk. In particular, we construct multiple graphs with each one corresponding to an individual view, and a cross-view fusion approach based on graph random walk is presented to derive an optimal distance measure by fusing multiple metrics. Our method is scalable to a large amount of data by enforcing sparsity through an anchor graph representation. To adaptively control the effects of different views, we dynamically learn view-specific coefficients, which are leveraged into graph random walk to balance multiviews. However, such a strategy may lead to an over-smooth similarity metric where affinities between dissimilar samples may be enlarged by excessively conducting cross-view fusion. Thus, we figure out a heuristic approach to controlling the iteration number in the fusion process in order to avoid over smoothness. Extensive experiments conducted on real-world data sets validate the effectiveness and efficiency of our approach.

فایل هایی که پس از خرید می توانید دانلود نمائید

unsupervised metric fusion over multiview data by graph random walk-based cross-view diffusion_1618320192_47482_4145_1029.zip1.62 MB
پرداخت و دانلود محصول
بررسی اعتبار کد دریافت کد تخفیف
مبلغ قابل پرداخت : 15,750 تومان پرداخت از طریق درگاه
انتقال به صفحه پرداخت