Adaptive Gaussian Kernel Learning for Sparse Bayesian Classification: An Approach for Silhouette Based Vehicle Classification
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: نهمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP09_070
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 846
نویسندگان
Electrical Engineering Department Amirkabir University of Technology
Center for Vision Research York University, Toronto, ON, Canada
Electrical Engineering Department Amirkabir University of Technology
چکیده
Kernel based approaches are one of the most wellknown methods in regression and classification tasks. Type of kernel function and also its parameters have a considerable effect on the classifier performance. Usually kernel parameters are obtained by cross-validation or validation dataset. In this paper we propose a classification learning approach which learn the parameter (kernel width) of Gaussian kernel function during learning stage. The proposed method is an extension of RVM which is a Bayesian counter-part of well-known SVM classifier. The evaluation results on both synthetic and real datasets show better performance and also model sparsity compared to competing algorithms. Particularly the proposed algorithm outperforms other existing methods on vehicle classification based on their silhouettesکلیدواژه ها
Bayesian Inference, Sparse Bayesian Learning Methods, Kernel Learning Methods, Adaptive kernel, Vehicle Classificationمقالات مرتبط جدید
- بررسی تاثیر توانمندیهای نوآوری باز بر عملکرد فروش شرکتهای پخش دارویی در شهر اهواز
- عامل هوش مصنوعی بر امنیت شبکه ها
- کاربرد محاسبات لبه در اینترنت اشیاء سلامت H.IOT
- تشخیص هوشمند خطا در شبکه های قدرت مبتنی بر تجزیه مقادیر منفرد و بررسی کارایی
- استفاده از پردازش زبان طبیعی در تشخیص و مشاوره به پزشکان برای بیماری کویید ۱۹
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.