Littérature scientifique sur le sujet « Discriminative classifier »
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Articles de revues sur le sujet "Discriminative classifier"
Tan, Alan W. C., M. V. C. Rao et B. S. Daya Sagar. « A Discriminative Signal Subspace Speech Classifier ». IEEE Signal Processing Letters 14, no 2 (février 2007) : 133–36. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2006.882091.
Texte intégralHassan, Anthony Rotimi, Rasaki Olawale Olanrewaju, Queensley C. Chukwudum, Sodiq Adejare Olanrewaju et S. E. Fadugba. « Comparison Study of Generative and Discriminative Models for Classification of Classifiers ». International Journal of Mathematics and Computers in Simulation 16 (28 juin 2022) : 76–87. http://dx.doi.org/10.46300/9102.2022.16.12.
Texte intégralHu, Kai-Jun, He-Feng Yin et Jun Sun. « Discriminative non-negative representation based classifier for image recognition ». Journal of Algorithms & ; Computational Technology 15 (janvier 2021) : 174830262110449. http://dx.doi.org/10.1177/17483026211044922.
Texte intégralSHI, Hong-bo, Ya-qin LIU et Ai-jun LI. « Discriminative parameter learning of Bayesian network classifier ». Journal of Computer Applications 31, no 4 (9 juin 2011) : 1074–78. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1087.2011.01074.
Texte intégralDevi, Rajkumari Bidyalakshmi, Yambem Jina Chanu et Khumanthem Manglem Singh. « Incremental visual tracking via sparse discriminative classifier ». Multimedia Systems 27, no 2 (18 janvier 2021) : 287–99. http://dx.doi.org/10.1007/s00530-020-00748-4.
Texte intégralTang, Hui, et Kui Jia. « Discriminative Adversarial Domain Adaptation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5940–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6054.
Texte intégralRopelewska, Ewa. « The Application of Computer Image Analysis Based on Textural Features for the Identification of Barley Kernels Infected with Fungi of the Genus Fusarium ». Agricultural Engineering 22, no 3 (1 septembre 2018) : 49–56. http://dx.doi.org/10.1515/agriceng-2018-0026.
Texte intégralĆwiklińska-Jurkowska, Małgorzata M. « Visualization and Comparison of Single and Combined Parametric and Nonparametric Discriminant Methods for Leukemia Type Recognition Based on Gene Expression ». Studies in Logic, Grammar and Rhetoric 43, no 1 (1 décembre 2015) : 73–99. http://dx.doi.org/10.1515/slgr-2015-0043.
Texte intégralPrevost, Lionel, Loïc Oudot, Alvaro Moises, Christian Michel-Sendis et Maurice Milgram. « Hybrid generative/discriminative classifier for unconstrained character recognition ». Pattern Recognition Letters 26, no 12 (septembre 2005) : 1840–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2005.03.005.
Texte intégralAhmadi, Ehsan, Zohreh Azimifar, Maryam Shams, Mahmoud Famouri et Mohammad Javad Shafiee. « Document image binarization using a discriminative structural classifier ». Pattern Recognition Letters 63 (octobre 2015) : 36–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2015.06.008.
Texte intégralThèses sur le sujet "Discriminative classifier"
Masip, Rodó David. « Face Classification Using Discriminative Features and Classifier Combination ». Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2005. http://hdl.handle.net/10803/3051.
Texte intégralPer altra banda, en la segon apart de la tesi explorem el rol de les característiques externes en el procés de classificació facial, i presentem un nou mètode per extreure un conjunt alineat de característiques a partir de la informació externa que poden ser combinades amb les tècniques clàssiques millorant els resultats globals de classificació.
As technology evolves, new applications dealing with face classification appear. In pattern recognition, faces are usually seen as points in a high dimensional spaces defined by their pixel values. This approach must deal with several problems such as: the curse of dimensionality, the presence of partial occlusions or local changes in the illumination. Traditionally, only the internal features of face images have been used for classification purposes, where usually a feature extraction step is performed. Feature extraction techniques allow to reduce the influence of the problems mentioned, reducing also the noise inherent from natural images and learning invariant characteristics from face images. In the first part of this thesis some internal feature extraction methods are presented: Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), Non Negative Matrix Factorization (NMF), and Fisher Linear Discriminant Analysis (FLD), all of them making some kind of the assumption on the data to classify. The main contribution of our work is a non parametric feature extraction family of techniques using the Adaboost algorithm. Our method makes no assumptions on the data to classify, and incrementally builds the projection matrix taking into account the most difficult samples.
On the other hand, in the second part of this thesis we also explore the role of external features in face classification purposes, and present a method for extracting an aligned feature set from external face information that can be combined with the classic internal features improving the global performance of the face classification task.
Georgatzis, Konstantinos. « Dynamical probabilistic graphical models applied to physiological condition monitoring ». Thesis, University of Edinburgh, 2017. http://hdl.handle.net/1842/28838.
Texte intégralKlautau, Aldebaro. « Speech recognition using discriminative classifiers / ». Diss., Connect to a 24 p. preview or request complete full text in PDF format. Access restricted to UC campuses, 2003. http://wwwlib.umi.com/cr/ucsd/fullcit?p3091208.
Texte intégralXue, Jinghao. « Aspects of generative and discriminative classifiers ». Thesis, Connect to e-thesis, 2008. http://theses.gla.ac.uk/272/.
Texte intégralPh.D. thesis submitted to the Department of Statistics, Faculty of Information and Mathematical Sciences, University of Glasgow, 2008. Includes bibliographical references. Print version also available.
Pernot, Etienne. « Choix d'un classifieur en discrimination ». Paris 9, 1994. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1994PA090014.
Texte intégralKatz, Marcel [Verfasser]. « Discriminative classifiers for speaker Recognition / Marcel Katz ». Saarbrücken : Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, 2009. http://www.vdm-verlag.de.
Texte intégralABDALLAH, HICHAM. « Application de l'analyse relationnelle pour classifier descripteurs et modalites en mode discrimination ». Paris 6, 1996. http://www.theses.fr/1996PA066001.
Texte intégralDastile, Xolani Collen. « Improved tree species discrimination at leaf level with hyperspectral data combining binary classifiers ». Thesis, Rhodes University, 2011. http://hdl.handle.net/10962/d1002807.
Texte intégralRüther, Johannes. « Navigating Deep Classifiers : A Geometric Study Of Connections Between Adversarial Examples And Discriminative Features In Deep Neural Networks ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-291775.
Texte intégralÄven om djupa neurala nät är kraftfulla och effektiva i många användningar, är deras stora sårbarhet för medvetna störningar (adversarial perturbations) fortfarande en kritisk begränsning inom områden som säkerhet, individanpassad medicin eller autonoma system. Även om känsligheten för medvetna störningar i allmänhet betraktas som en brist hos klassifierare baserade på djupa nät, tyder färsk forskning på att de i själva verket är ett uttryck för orobusta features som klassifierarna utnyttjar för att göra exakta prediktioner. I detta arbete beräknar och analyserar vi därför systematiskt dessa störningar för att förstå hur de förhåller sig till diskriminativa features som modellerna använder. De flesta insikter som erhålls i detta arbete har ett geometriskt perspektiv på klassificerare, särskilt placeringen av beslutsgränserna i närheten av datasamplen. Störningar som framgångsrikt kan ändra på klassificeringsbeslut utformas som riktning där datasamplen kan flyttas in till andra klassificeringsregioner. På så sätt avslöjar vi att det är förvånansvärt enkelt att navigera i klassificeringsrymden: Ett godtyckligt sampel kan flyttas till en annan närliggande klassificeringsregion genom att man följer riktningen som extraherats från medvetna störningar. Dessutom avslöjar vi att när det gäller enkla datauppsättningar som MNIST, består de diskriminerande features som används av djupa klassifierare, tränade med standardmetoder, faktiskt av element som återfinns bland de medvetna störningsexemplen. Slutligen visar våra resultat också att medvetna störningar i grunden förändrar klassificerargeometrin i närheten av datasampel, vilket ger mer varierande och komplexa beslutsgränser.
Musayeva, Khadija. « Generalization Performance of Margin Multi-category Classifiers ». Thesis, Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0096/document.
Texte intégralThis thesis deals with the theory of margin multi-category classification, and is based on the statistical learning theory founded by Vapnik and Chervonenkis. We are interested in deriving generalization bounds with explicit dependencies on the number C of categories, the sample size m and the margin parameter gamma, when the loss function considered is a Lipschitz continuous margin loss function. Generalization bounds rely on the empirical performance of the classifier as well as its "capacity". In this work, the following scale-sensitive capacity measures are considered: the Rademacher complexity, the covering numbers and the fat-shattering dimension. Our main contributions are obtained under the assumption that the classes of component functions implemented by a classifier have polynomially growing fat-shattering dimensions and that the component functions are independent. In the context of the pathway of Mendelson, which relates the Rademacher complexity to the covering numbers and the latter to the fat-shattering dimension, we study the impact that decomposing at the level of one of these capacity measures has on the dependencies on C, m and gamma. In particular, we demonstrate that the dependency on C can be substantially improved over the state of the art if the decomposition is postponed to the level of the metric entropy or the fat-shattering dimension. On the other hand, this impacts negatively the rate of convergence (dependency on m), an indication of the fact that optimizing the dependencies on the three basic parameters amounts to looking for a trade-off
Livres sur le sujet "Discriminative classifier"
Baillo, Amparo, Antonio Cuevas et Ricardo Fraiman. Classification methods for functional data. Sous la direction de Frédéric Ferraty et Yves Romain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199568444.013.10.
Texte intégralSchor, Paul. Counting Americans. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199917853.001.0001.
Texte intégralAndrade, M. J. Tumours and masses. Oxford University Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199599639.003.0022.
Texte intégralAndrade, Maria João, Jadranka Separovic Hanzevacki et Ricardo Ronderos. Cardiac tumours. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198726012.003.0052.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Discriminative classifier"
Zhu, Yi, et Baojie Fan. « Multi-classifier Guided Discriminative Siamese Tracking Network ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 102–13. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60639-8_9.
Texte intégralFeng, Qi, Fengzhan Tian et Houkuan Huang. « A Discriminative Learning Method of TAN Classifier ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 443–52. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-75256-1_40.
Texte intégralLiu, Cheng-Lin. « Polynomial Network Classifier with Discriminative Feature Extraction ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 732–40. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11815921_80.
Texte intégralShen, Xiang-Jun, Wen-Chao Zhang, Wei Cai, Ben-Bright B. Benuw, He-Ping Song, Qian Zhu et Zheng-Jun Zha. « Building Locally Discriminative Classifier Ensemble Through Classifier Fusion Among Nearest Neighbors ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 211–20. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-48890-5_21.
Texte intégralLucas, Simon M. « Discriminative Training of the Scanning N-Tuple Classifier ». Dans Computational Methods in Neural Modeling, 222–29. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-44868-3_29.
Texte intégralDu, Jinhua, Junbo Guo et Fei Zhao. « Discriminative Latent Variable Based Classifier for Translation Error Detection ». Dans Communications in Computer and Information Science, 127–38. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41644-6_13.
Texte intégralSharma, Vijay K., Bibhudendra Acharya, K. K. Mahapatra et Vijay Nath. « Learning Discriminative Classifier Parameter for Visual Object Tracking by Detection ». Dans Nanoelectronics, Circuits and Communication Systems, 355–69. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-2854-5_31.
Texte intégralKishore Kumar, K., et P. Trinatha Rao. « Face Verification Across Ages Using Discriminative Methods and See 5.0 Classifier ». Dans Proceedings of First International Conference on Information and Communication Technology for Intelligent Systems : Volume 2, 439–48. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30927-9_43.
Texte intégralHou, Xielian, Caikou Chen, Shengwei Zhou et Jingshan Li. « Discriminative Weighted Low-Rank Collaborative Representation Classifier for Robust Face Recognition ». Dans Biometric Recognition, 257–64. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-97909-0_28.
Texte intégralPappas, Emmanuel, et Sotiris Kotsiantis. « Integrating Global and Local Application of Discriminative Multinomial Bayesian Classifier for Text Classification ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 49–55. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32063-7_6.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Discriminative classifier"
Yang, Jian, et Delin Chu. « Sparse Representation Classifier Steered Discriminative Projection ». Dans 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2010.175.
Texte intégralNwe, Tin Lay, Balaji Nataraj, Xie Shudong, Li Yiqun, Lin Dongyun et Dong Sheng. « Discriminative Features for Incremental Learning Classifier ». Dans 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2019.8803133.
Texte intégralAkhtar, Naveed, Ajmal Mian et Fatih Porikli. « Joint Discriminative Bayesian Dictionary and Classifier Learning ». Dans 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2017.417.
Texte intégralLiu, Jie, Jiu-Qing Song et Ya-Lou Huang. « A Generative/Discriminative Hybrid Model : Bayes Perceptron Classifier ». Dans 2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2007.4370618.
Texte intégralGözüaçık, Ömer, Alican Büyükçakır, Hamed Bonab et Fazli Can. « Unsupervised Concept Drift Detection with a Discriminative Classifier ». Dans CIKM '19 : The 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3357384.3358144.
Texte intégralMei, Peng, Fuquan Zhang, Lin Xu, Hongyong Leng, Lei Chen et Guo Liu. « Transitioning conditional probability to discriminative classifier over inductive reasoning ». Dans 2017 IEEE 8th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icawst.2017.8256510.
Texte intégralBaggenstoss, Paul M. « The Projected Belief Network Classifier : both Generative and Discriminative ». Dans 2020 28th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/eusipco47968.2020.9287706.
Texte intégralWang, Yan, Dawei Yang et Guangsan Li. « Research on weighted naive Bayesian classifier in discriminative tracking ». Dans 2014 International Conference on Mechatronics, Electronic, Industrial and Control Engineering. Paris, France : Atlantis Press, 2014. http://dx.doi.org/10.2991/meic-14.2014.386.
Texte intégralWang, Weiwei, Chunyu Yang et Qiao Li. « Discriminative Analysis Dictionary and Classifier Learning for Pattern Classification ». Dans 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2019.8803003.
Texte intégralYan, Yuguang, Wen Li, Michael Ng, Mingkui Tan, Hanrui Wu, Huaqing Min et Qingyao Wu. « Learning Discriminative Correlation Subspace for Heterogeneous Domain Adaptation ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/454.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Discriminative classifier"
Nelson, Bruce, et Ammon Birenzvigo. Linguistic-Fuzzy Classifier for Discrimination and Confidence Value Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada426951.
Texte intégralWurtz, R., et A. Kaplan. Statistical and Machine-Learning Classifier Framework to Improve Pulse Shape Discrimination System Design. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1236750.
Texte intégral