論文の概要: Classification of Chinese Handwritten Numbers with Labeled Projective Dictionary Pair Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11700v3
• Date: Mon, 7 Dec 2020 12:21:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 21:13:54.308237
• Title: Classification of Chinese Handwritten Numbers with Labeled Projective Dictionary Pair Learning
• Title（参考訳）: ラベル付き投影辞書対学習による中国語手書き数字の分類
• Authors: Rasool Ameri, Ali Alameer, Saideh Ferdowsi, Kianoush Nazarpour, and Vahid Abolghasemi
• Abstract要約: 我々は,識別可能性,空間性,分類誤差の3つの要因を取り入れたクラス固有辞書を設計する。 我々は、辞書原子を生成するために、新しい特徴空間、すなわち、向き付け勾配(HOG)のヒストグラムを採用する。 その結果,最先端のディープラーニング技術と比較して,分類性能が向上した(sim98%)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8594711725515674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dictionary learning is a cornerstone of image classification. We set out to address a longstanding challenge in using dictionary learning for classification; that is to simultaneously maximise the discriminability and sparse-representability power of the learned dictionaries. Upon this premise, we designed class-specific dictionaries incorporating three factors: discriminability, sparsity and classification error. We integrated these metrics into a unified cost function and adopted a new feature space, i.e., histogram of oriented gradients (HOG), to generate the dictionary atoms. The rationale of using HOG features for designing the dictionaries is their strength in describing fine details of crowded images. The results of applying the proposed method in the classification of Chinese handwritten numbers demonstrated enhanced classification performance $(\sim98\%)$ compared to state-of-the-art deep learning techniques (i.e., SqueezeNet, GoogLeNet and MobileNetV2), but with a fraction of parameters. Furthermore, combination of the HOG features with dictionary learning enhances the accuracy by $11\%$ compared to the case where only pixel domain data are used. These results were supported when the proposed method was applied to both Arabic and English handwritten number databases.
• Abstract（参考訳）: 辞書学習は画像分類の基礎である。 我々は,辞書学習を分類に使用する長年の課題である,学習辞書の識別可能性とスパース表現力を同時に最大化することが課題である。 この前提のもと、識別可能性、空間性、分類誤差の3つの要素を組み込んだクラス固有辞書を設計した。 我々はこれらの指標を統一コスト関数に統合し、新しい特徴空間、すなわち向き付け勾配(HOG)のヒストグラムを採用して辞書原子を生成する。 辞書のデザインにHOG機能を使うことの理論的根拠は、混雑した画像の詳細を詳細に記述する際の長所である。 提案手法を中国語の手書き数分類に適用した結果,最先端のディープラーニング技術(swashnet,googlenet,mobilenetv2)と比較して分類性能が向上したが,パラメータはごくわずかであった。 さらに、HOG機能と辞書学習を組み合わせることで、ピクセルドメインデータのみを使用する場合と比較して、11\%の精度が向上する。 これらの結果は、アラビア文字と英語の手書き数字データベースに提案手法を適用したときに支持された。

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