Abstract-This paper introducerar en multilinjär huvudkomponentanalys (MPCA) ram för tensor objekt funktion extraktion. Objekt av intresse för många datorseende och mönsterigenkänningsprogram, såsom 2-D/3-D-bilder och videosekvenser, beskrivs naturligt som tensorer eller multilinjära matriser. Den föreslagna ramen utför funktionsextraktion genom att bestämma en multilinjär projektion som fångar de flesta av de ursprungliga tensorial ingångsvariationer. Lösningen är iterativ till sin natur och den går vidare genom att sönderdela det ursprungliga problemet till en serie underproblem med flera projektioner. Som en del av detta arbete föreslås och analyseras metoder för bestämning av subrymdsdimensionalitet. Det visas att MPCA-ramen som diskuteras i detta arbete ersätter befintliga heterogena lösningar såsom den klassiska huvudkomponentanalysen (PCA) och dess 2-D variant (2-D PCA). Slutligen föreslås ett system för igenkänning av föremål i samband med införandet av en selektiv urvalsmekanism för tensorer och en ny klassificeringsstrategi som tillämpas på problemet med igenkänning av föremål. Resultat som presenteras här indikerar MPCA verktyg som en funktion extraktion verktyg. Det visas att även utan en fullt optimerad design, en MPCA-baserad gångigenkänning modul uppnår mycket konkurrenskraftiga prestanda och jämförs gynnsamt med de state-of-the-art gait kännare.
Multilinjär huvudkomponentanalys (MPCA) REF är en multilinjär förlängning av PCA.
MPCA: Multilinear Principal Component Analysis of Tensor Objects
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}