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Extensiones Del Método De Vectores Comunes Discriminantes

ISBN: 978-3639553390 | ASIN: 363955339X | Tamaño descarga: 3292KB


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Sinopsis del libro

Los métodos basados en subespacios son una herramienta muy empleada en aplicaciones de visión por ordenador. Aquí se presentan y validan ciertos algoritmos que hemos propuesto en este campo de investigación. El primer algoritmo está relacionado con una extensión del método de vectores comunes discriminantes con kernel, que reinterpreta el espacio nulo de la matriz de dispersión intra-clase del conjunto de adiestramiento para conseguir las características discriminantes. En los métodos basados en subespacios existen diferentes géneros de adiestramiento. Entre los más populares, mas no por este motivo entre los más eficaces, es la educación por lotes. En este género de aprendizaje, todas y cada una de las muestras del conjunto de adiestramiento deben estar libres desde el principio. De esta forma, cuando nuevas muestras se ponen a disposición del algoritmo, el sistema debe ser reentrenado nuevamente desde cero. Una opción alternativa a este género de adiestramiento es la educación incremental. Aquí se plantean diferentes algoritmos incrementales del método de vectores comunes discriminantes. | Diaz-chito Katerine