Rubust subspace mixture models using $t$-distributions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F03%3A03091305" target="_blank" >RIV/68407700:21230/03:03091305 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Rubust subspace mixture models using $t$-distributions

Popis výsledku v původním jazyce

Probabilistic subspace mixture models, as proposed over the last few years, are interesting methods for learning image manifolds, i.e. nonlinear subspaces of spaces in which images are represented as vectors by their grey-values. However, for many practical applications, where outliers are common, these methods still lack robustness. Here, the idea of robust mixture modelling by t-distributions is combined with probabilistic subspace mixture models. The resulting robust subspace mixture model is shown experimentally to give advantages in density estimation and classification of image data sets

Název v anglickém jazyce

Rubust subspace mixture models using $t$-distributions

Popis výsledku anglicky

Probabilistic subspace mixture models, as proposed over the last few years, are interesting methods for learning image manifolds, i.e. nonlinear subspaces of spaces in which images are represented as vectors by their grey-values. However, for many practical applications, where outliers are common, these methods still lack robustness. Here, the idea of robust mixture modelling by t-distributions is combined with probabilistic subspace mixture models. The resulting robust subspace mixture model is shown experimentally to give advantages in density estimation and classification of image data sets

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2003

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

BMVC 2003: Proceedings of the 14th British Machine Vision Conference

ISBN

1-901725-23-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

319-328

Název nakladatele

British Machine Vision Association

Místo vydání

London

Místo konání akce

Norwich

Datum konání akce

9. 9. 2003

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—