Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-Driven Bilateral Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with Application to Color Face Recognition

論文の概要: Data-Driven Bilateral Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with Application to Color Face Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07045v1
Date: Mon, 12 Jun 2023 11:45:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-13 14:48:17.137093
Title: Data-Driven Bilateral Generalized Two-Dimensional Quaternion Principal Component Analysis with Application to Color Face Recognition
Title（参考訳）: データ駆動型一般化2次元四元数主成分分析とカラー顔認識への応用
Authors: Mei-Xiang Zhao, Zhi-Gang Jia, Dun-Wei Gong and Yong Zhang
Abstract要約: データ駆動型一般化2次元四元数主成分分析(BiG2DQPCA)を提案する。 BiG2DQPCAは、ベクトル化せずに2Dカラー画像を直接処理し、空間情報と色情報を適切に保存する。 BiG2DQPCAに基づく新しいアプローチは、新しいデータ駆動重み付け技術を用いて、顔の色認識と画像再構成を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.471812624045322
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A new data-driven bilateral generalized two-dimensional quaternion principal component analysis (BiG2DQPCA) is presented to extract the features of matrix samples from both row and column directions. This general framework directly works on the 2D color images without vectorizing and well preserves the spatial and color information, which makes it flexible to fit various real-world applications. A generalized ridge regression model of BiG2DQPCA is firstly proposed with orthogonality constrains on aimed features. Applying the deflation technique and the framework of minorization-maximization, a new quaternion optimization algorithm is proposed to compute the optimal features of BiG2DQPCA and a closed-form solution is obtained at each iteration. A new approach based on BiG2DQPCA is presented for color face recognition and image reconstruction with a new data-driven weighting technique. Sufficient numerical experiments are implemented on practical color face databases and indicate the superiority of BiG2DQPCA over the state-of-the-art methods in terms of recognition accuracies and rates of image reconstruction.
Abstract（参考訳）: 新しいデータ駆動型一般化2次元四元数成分分析法 (BiG2DQPCA) を提案し, 列方向と列方向の両方から行列標本の特徴を抽出した。この一般的なフレームワークは、ベクトル化せずに直接2次元カラー画像に作用し、空間情報や色情報を適切に保存する。 BiG2DQPCAの一般化リッジ回帰モデルが最初に提案される。デフレ化手法とマイナライズ最大化の枠組みを応用し,big2dqpcaの最適特徴を計算する新しい四元最適化アルゴリズムを提案し,各イテレーションでクローズドフォーム解を求める。 BiG2DQPCAに基づく新しいアプローチは、新しいデータ駆動重み付け技術を用いて、顔の色認識と画像再構成を行う。実用カラー顔データベース上で十分な数値実験を行い,認識精度と画像再構成率の観点から,最先端手法よりもbig2dqpcaが優れていることを示す。

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