論文の概要: A Robust Matching Pursuit Algorithm Using Information Theoretic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04541v1
• Date: Sun, 10 May 2020 01:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:58:03.845945
• Title: A Robust Matching Pursuit Algorithm Using Information Theoretic Learning
• Title（参考訳）: 情報理論学習を用いたロバストマッチング追従アルゴリズム
• Authors: Miaohua Zhang, Yongsheng Gao, Changming Sun, Michael Blumenstein
• Abstract要約: 情報理論学習(ITL)に基づく新しいOMPアルゴリズムの開発 シミュレーションおよび実世界の両方のデータに対する実験結果は、データ復元、画像再構成、分類において提案したOMPアルゴリズムの優位性を一貫して示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.968665739578185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current orthogonal matching pursuit (OMP) algorithms calculate the correlation between two vectors using the inner product operation and minimize the mean square error, which are both suboptimal when there are non-Gaussian noises or outliers in the observation data. To overcome these problems, a new OMP algorithm is developed based on the information theoretic learning (ITL), which is built on the following new techniques: (1) an ITL-based correlation (ITL-Correlation) is developed as a new similarity measure which can better exploit higher-order statistics of the data, and is robust against many different types of noise and outliers in a sparse representation framework; (2) a non-second order statistic measurement and minimization method is developed to improve the robustness of OMP by overcoming the limitation of Gaussianity inherent in cost function based on second-order moments. The experimental results on both simulated and real-world data consistently demonstrate the superiority of the proposed OMP algorithm in data recovery, image reconstruction, and classification.
• Abstract（参考訳）: 現在の直交整合探索(OMP)アルゴリズムは、内部積演算を用いて2つのベクトル間の相関を計算し、観測データに非ガウス雑音や外れ値がある場合の平均二乗誤差を最小化する。 To overcome these problems, a new OMP algorithm is developed based on the information theoretic learning (ITL), which is built on the following new techniques: (1) an ITL-based correlation (ITL-Correlation) is developed as a new similarity measure which can better exploit higher-order statistics of the data, and is robust against many different types of noise and outliers in a sparse representation framework; (2) a non-second order statistic measurement and minimization method is developed to improve the robustness of OMP by overcoming the limitation of Gaussianity inherent in cost function based on second-order moments. シミュレーションおよび実世界の両方のデータに対する実験結果は、データ復元、画像再構成、分類において提案したOMPアルゴリズムの優位性を一貫して示している。

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