National Repository of Dissertations in Serbia
    • English
    • Српски
    • Српски (Serbia)
  • English 
    • English
    • Serbian (Cyrilic)
    • Serbian (Latin)
  • Login
View Item 
  •   NaRDuS home
  • Универзитет у Новом Саду
  • Факултет техничких наука
  • View Item
  •   NaRDuS home
  • Универзитет у Новом Саду
  • Факултет техничких наука
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Препознавање облика са ретком репрезентацијом коваријансних матрица и коваријансним дескрипторима

Prepoznavanje oblika sa retkom reprezentacijom kovarijansnih matrica i kovarijansnim deskriptorima

Thumbnail
2017
Disertacija12369.pdf (24.13Mb)
IzvestajKomisije12369.pdf (337.2Kb)
Author
Brkljač, Branko
Mentor
Vukobratović, Dejan
Committee members
Delić, Vlado
Crnojević, Vladimir
Trpovski, Željen
Janev, Marko
Vukobratović, Dejan
Metadata
Show full item record
Abstract
У раду је предложен нови модел за ретку апроксимацију Гаусових компоненти у моделима за статистичко препознавање облика заснованим на Гаусовим смешама, а са циљем редукције сложености препознавања. Апроксимације инверзних коваријансних матрица конструишу се као ретке линеарне комбинације симетричних матрица из наученог редундантног скупа, коришћењем информационог критеријума који почива на принципу минимума дискриминативне информације. Ретка репрезентација подразумева релативно мали број активних компоненти приликом реконструкције сигнала, а тај циљ постиже тако што истовремено тежи: очувању информационог садржаја и једноставности представе или репрезентације.
U radu je predložen novi model za retku aproksimaciju Gausovih komponenti u modelima za statističko prepoznavanje oblika zasnovanim na Gausovim smešama, a sa ciljem redukcije složenosti prepoznavanja. Aproksimacije inverznih kovarijansnih matrica konstruišu se kao retke linearne kombinacije simetričnih matrica iz naučenog redundantnog skupa, korišćenjem informacionog kriterijuma koji počiva na principu minimuma diskriminativne informacije. Retka reprezentacija podrazumeva relativno mali broj aktivnih komponenti prilikom rekonstrukcije signala, a taj cilj postiže tako što istovremeno teži: očuvanju informacionog sadržaja i jednostavnosti predstave ili reprezentacije.
Paper presents a new model for sparse approximation of Gaussian components in statistical pattern recognition models that are based on Gaussian mixtures, with the aim of reducing computational complexity. Approximations of inverse covariance matrices are designed as sparse linear combinations of symmetric matrices that form redundant set, which is learned through information criterion based on the principle of minimum discrimination information. Sparse representation assumes relatively small number of active components in signal reconstruction, and it achieves that goal by simultaneously striving for: preservation of information content and simplicity of notion or representation.
Faculty:
University of Novi Sad, Faculty of Technical Science
Date:
20-10-2017
Keywords:
Препознавање облика / Prepoznavanje oblika / Pattern recognition / коваријансна матрица / Гаусове смеше / реткарепрезентација сигнала / дигитална обрада слике / анализа података / kovarijansna matrica / Gausove smeše / retkareprezentacija signala / digitalna obrada slike / analiza podataka / covariance matrix / Gaussian mixtures / sparserepresentation of signals / digital image processing / data analysis
[ Google Scholar ]
URI
http://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/8677
http://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/Disertacija150347865097632.pdf?controlNumber=(BISIS)104951&fileName=150347865097632.pdf&id=10416&source=NaRDuS&language=sr
http://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=104951&source=NaRDuS&language=sr
http://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/IzvestajKomisije150347868287679.pdf?controlNumber=(BISIS)104951&fileName=150347868287679.pdf&id=10417&source=NaRDuS&language=sr

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
About NaRDus | Contact us

OpenAIRERCUBRODOSTEMPUS
 

 

Browse

All of DSpaceUniversities & FacultiesAuthorsMentorCommittee membersSubjectsThis CollectionAuthorsMentorCommittee membersSubjects

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
About NaRDus | Contact us

OpenAIRERCUBRODOSTEMPUS