| 講演名 | 2012-05-18 Generalized N-Dimensional Independent Component Analysis Based Multiple Feature Selection and Fusion , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | We proposed a multilinear independent component analysis framework called generalized N-dimensional ICA (GND-ICA) by extending the conventional linear ICA based on multilinear algebra. Unlike the linear ICA that only treats one-dimensional data, the proposed GND-ICA treats N-dimensional data as a tensor without any preprocess of data vectorization. We furthermore introduce two types of GND-ICA solutions and analysis their efficiency and effectiveness. As an application, the GND-ICA can be used for multiple feature fusion and representation for color image classification. Many features extracted from a given image are constructed as a tensor. The feature tensor can be effective represented by GND-ICA. Compared with conventional linear subspace learning methods, GND-ICA is capable of obtaining more distinctive representation for color image classification. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Generalized N-dimensional ICA (GND-ICA) / Multilinear subspace learning / Feature fusion / Image classification |
| 資料番号 | IE2012-30,PRMU2012-15,MI2012-15 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/5/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generalized N-Dimensional Independent Component Analysis Based Multiple Feature Selection and Fusion |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Generalized N-dimensional ICA (GND-ICA) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Danni Ai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University |
| 発表年月日 | 2012-05-18 |
| 資料番号 | IE2012-30,PRMU2012-15,MI2012-15 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 37 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |