Libro: Extensiones Del Método De Vectores Comunes Discrimina

Descripción

Libro: Extensiones del método de vectores comunes discrimina

Descripción:
Los métodos basados ??en subespacios son una herramienta muy utilizada en aplicaciones de visión por computador. Aquí se presentan y validan algunos algoritmos que hemos propuesto en este campo de 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 intraclase del conjunto de entrenamiento para obtener las caracteristicas discriminantes. Dentro de los métodos basados ??en subespacios existen diferentes tipos de entrenamiento. Uno de los más populares, pero no por ello uno de los más eficientes, es el aprendizaje por lotes. En este tipo de aprendizaje, todas las muestras del conjunto de entrenamiento tienen que estar disponibles desde el inicio. De este modo, cuando las nuevas muestras se ponen a disposición del algoritmo, el sistema tiene que ser reentrenado de nuevo desde cero. Una alternativa a este tipo de entrenamiento es el aprendizaje incremental. Aquí se proponen diferentes algoritmos incrementales del método de vectores comunes discriminantes.

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