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Tipo: Testo a stampa, Risorsa analitica
É contributo di: Graph-based representations in pattern recognition
Titolo: Image Classification Using Marginalized Kernels for Graphs
Pubblicazione: Berlin ; Heidelberg ; New York : Springer, ©2007
Descrizione fisica: 103-113
Titolo uniforme: Graph-based representations in pattern recognition
Numeri standard: DOI 10.1007/978-3-540-72903-7_10
Sommario o abstract: We propose in this article an image classification technique based on kernel methods and graphs. Our work explores the possibility of applying marginalized kernels to image processing. In machine learning, performant algorithms have been developed for data organized as real valued arrays; these algorithms are used for various purposes like classification or regression. However, they are inappropriate for direct use on complex data sets. Our work consists of two distinct parts. In the first one we model the images by graphs to be able to represent their structural properties and inherent attributes. In the second one, we use kernel functions to project the graphs in a mathematical space that allows the use of performant classification algorithms. Experiments are performed on medical images acquired with various modalities and concerning different parts of the body
Altre responsabilitą: Emanuel Aldea
Jamal Atif
Isabelle Bloch
Classificazione Dewey: 006 ed.22 Metodi speciali di elaborazione
Lingua della pubblicazione: Inglese
Paese di pubblicazione: Germania ; Stati Uniti d'America
Codice identificativo: IT/ItRC/00017350
data di importazione: 01-01-2014
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