論文の概要: Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with
Weighting for Color Image Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01477v2
- Date: Mon, 12 Jun 2023 03:28:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 03:37:39.215374
- Title: Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with
Weighting for Color Image Recognition
- Title(参考訳): カラー画像認識のための重み付き一般化2次元4次主成分分析
- Authors: Zhi-Gang Jia, Zi-Jin Qiu, Qian-Yu Wang, Mei-Xiang Zhao, and Dan-Dan
Zhu
- Abstract要約: カラー画像認識の最も強力な方法の1つは、二次元原理成分分析(2DQPCA)アプローチである。
本稿では、重み付けによる一般化された2DQPCA手法について、制約関数と目的関数の両方に$L_p$ノルムを課す。
実顔データベースに基づく数値計算の結果,提案手法は雑音に対して頑健であり,最先端の2DQPCAアルゴリズムと4つの顕著な深層学習法よりも優れた性能を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.516937009186805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the most powerful methods of color image recognition is the
two-dimensional principle component analysis (2DQPCA) approach, which is based
on quaternion representation and preserves color information very well.
However, the current versions of 2DQPCA are still not feasible to extract
different geometric properties of color images according to practical data
analysis requirements and they are vulnerable to strong noise. In this paper, a
generalized 2DQPCA approach with weighting is presented with imposing $L_{p}$
norms on both constraint and objective functions. As a unit 2DQPCA framework,
this new version makes it possible to choose adaptive regularizations and
constraints according to actual applications and can extract both geometric
properties and color information of color images. The projection vectors
generated by the deflating scheme are required to be orthogonal to each other.
A weighting matrix is defined to magnify the effect of main features. This
overcomes the shortcomings of traditional 2DQPCA that the recognition rate
decreases as the number of principal components increases. The numerical
results based on the real face databases validate that the newly proposed
method is robust to noise and performs better than the state-of-the-art
2DQPCA-based algorithms and four prominent deep learning methods.
- Abstract(参考訳): カラー画像認識の最も強力な方法の1つは、2次元原理成分分析(英語版)(2dqpca)アプローチである。
しかし、2DQPCAの現在のバージョンは、実用的なデータ解析要件に従って色画像の異なる幾何学的性質を抽出することができず、強い雑音に弱い。
本稿では、重み付けによる一般化された2DQPCA手法について、制約関数と目的関数の両方に$L_{p}$ノルムを課す。
ユニット2DQPCAフレームワークとして、この新バージョンでは、実際の用途に応じて適応正規化と制約を選択でき、色画像の幾何学的性質と色情報の両方を抽出できる。
減圧スキームによって生成される投影ベクトルは互いに直交する必要がある。
重み付け行列は主特徴の効果を拡大するために定義される。
これは、主成分数の増加に伴って認識率が減少する従来の2DQPCAの欠点を克服する。
実顔データベースに基づく数値計算の結果,提案手法は雑音に対して頑健であり,最先端の2DQPCAアルゴリズムと4つの顕著な深層学習法よりも優れた性能を示した。
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