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Erschienen in:
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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Simple Feature Extraction for High Dimensional Image Representations

verfasst von : Christian Savu-Krohn, Peter Auer

Erschienen in: Subspace, Latent Structure and Feature Selection

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We investigate a method to find local clusters in low dimensional subspaces of high dimensional data, e.g. in high dimensional image descriptions. Using cluster centers instead of the full set of data will speed up the performance of learning algorithms for object recognition, and might also improve performance because overfitting is avoided. Using the Graz01 database, our method outperforms a current standard method for feature extraction from high dimensional image representations.

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Metadaten
Titel
A Simple Feature Extraction for High Dimensional Image Representations
verfasst von
Christian Savu-Krohn
Peter Auer
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Subspace, Latent Structure and Feature Selection

Print ISBN: 978-3-540-34137-6

Electronic ISBN: 978-3-540-34138-3

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11752790_11