Abstract-I detta dokument föreslås en ny icke-linjär subrymdsinlärningsteknik för klassspecifik datarepresentation. En ny datarepresentation erhålls genom att tillämpa icke-linjära klassspecifika dataprojicering på ett särskiljande funktionsutrymme, där de data som hör till den aktuella klassen framtvingas vara nära deras klassrepresentation, medan de data som tillhör de återstående klasserna framdrivs så långt som möjligt från den. En klass representeras av en optimerad klassvektor, vilket ökar klassdiskrimineringen i det resulterande funktionsutrymmet. Ett iterativt optimeringssystem föreslås för detta ändamål, där både den optimala ickelinjära dataprojiceringen och den optimala klassrepresentationen bestäms i varje optimeringssteg. Det föreslagna tillvägagångssättet testas på tre problem relaterade till mänskligt beteende analys: Ansiktsigenkänning, ansiktsuttryck erkännande, och mänskliga åtgärder erkännande. Experimentella resultat betecknar den föreslagna metodens effektivitet, eftersom den föreslagna klassspecifika referensdiskriminantanalysen överträffar kärndiskriminantanalys, kärnspektrologisk regression och klassspecifik kärndiskriminantanalys, samt i de flesta fall stöder vektormaskinbaserad klassificering. Index Terms-klassspecifik kärndiskriminantanalys (CSKDA), klassspecifik kärnspektral regression, människadatorinteraktion, optimerad klassrepresentation.
Losifidis m.fl. REF tillämpade icke-linjära klassspecifika dataprojicering till ett särskiljande funktionsutrymme med tillämpningar i människabeteendeanalys.
Class-Specific Reference Discriminant Analysis With Application in Human Behavior Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}