Riemannian geodesic discriminant analysis-minimum Riemannian mean distance: un método robusto y eficaz que aprovecha una variedad simétrica y definida positiva y un algoritmo discriminante para la clasificación de conjuntos de imágenes
Autores: Liu, Zigang; El-Sousy, Fayez F. M.; Larik, Nauman Ali; Quan, Huan; Ji, Tianyao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Riemannian geodesic discriminant analysis-minimum Riemannian mean distance: un método robusto y eficaz que aprovecha una variedad simétrica y definida positiva y un algoritmo discriminante para la clasificación de conjuntos de imágenes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Riemanniano
Geodésica
Análisis discriminante
Matrices spd
Espacios tangentes
Clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio presenta un método novedoso para clasificar conjuntos de imágenes, llamado Análisis Discriminante Geodésico Riemanniano-distancia media mínima Riemanniana (RGDA-MRMD).
Descripción
Este estudio presenta un método novedoso para clasificar conjuntos de imágenes, llamado Análisis Discriminante Geodésico Riemanniano-distancia media mínima Riemanniana (RGDA-MRMD).