論文の概要: Locality Constrained Analysis Dictionary Learning via K-SVD Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14130v1
- Date: Thu, 29 Apr 2021 05:58:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-30 13:02:07.233346
- Title: Locality Constrained Analysis Dictionary Learning via K-SVD Algorithm
- Title（参考訳）: k-svdアルゴリズムによる局所性制約付き分析辞書学習
- Authors: Kun Jiang, Zhaoli Liu, Zheng Liu and Qindong Sun
- Abstract要約: 合成K-SVDアルゴリズム(SK-LADL)を用いた新しい局所性制約分析辞書学習モデルを提案する。
画像データの幾何学的構造を明らかにするためにグラフ正規化を課すことにより、本質的な幾何学的性質を考察する。
学習した解析辞書を通して、画像は多様体の仮定をさらに保証できる新しいコンパクトな空間に変換される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.162666237389167
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years, analysis dictionary learning (ADL) and its applications for
classification have been well developed, due to its flexible projective ability
and low classification complexity. With the learned analysis dictionary, test
samples can be transformed into a sparse subspace for classification
efficiently. However, the underling locality of sample data has rarely been
explored in analysis dictionary to enhance the discriminative capability of the
classifier. In this paper, we propose a novel locality constrained analysis
dictionary learning model with a synthesis K-SVD algorithm (SK-LADL). It
considers the intrinsic geometric properties by imposing graph regularization
to uncover the geometric structure for the image data. Through the learned
analysis dictionary, we transform the image to a new and compact space where
the manifold assumption can be further guaranteed. thus, the local geometrical
structure of images can be preserved in sparse representation coefficients.
Moreover, the SK-LADL model is iteratively solved by the synthesis K-SVD and
gradient technique. Experimental results on image classification validate the
performance superiority of our SK-LADL model.
- Abstract（参考訳）: 近年,解析辞書学習(adl)とその分類への応用が,柔軟な射影能力と分類複雑性の低さから盛んに行われている。
学習分析辞書では、テストサンプルを分類のためにスパース部分空間に変換することができる。
しかし, 分析辞書では, 分類器の識別能力を高めるため, サンプルデータの局所性の探索がほとんど行われていない。
本稿では,合成K-SVDアルゴリズム(SK-LADL)を用いた局所性制約付き解析辞書学習モデルを提案する。
画像データの幾何学的構造を明らかにするためにグラフ正規化を付与することにより、本質的な幾何学的性質を考察する。
学習した解析辞書を通して、画像は多様体の仮定をさらに保証できる新しいコンパクトな空間に変換される。
したがって、画像の局所幾何学的構造はスパース表現係数で保存することができる。
さらに、SK-LADLモデルは、合成K-SVDと勾配法により反復的に解かれる。
SK-LADLモデルの性能優位性を画像分類実験により検証した。
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