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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

ANN Ensemble Online Learning Strategy in 3D Object Cognition and Recognition Based on Similarity

verfasst von : Rui Nian, Guangrong Ji, Wencang Zhao, Chen Feng

Erschienen in: Advances in Natural Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, in aid of ANN ensemble, a supervised online learning strategy continuously achieves omnidirectional information accumulation for 3D object cognition from 2D view sequence. The notion of similarity is introduced to solve the paradox between information simplicity and accuracy. Images are segmented into homogeneous region for training, correspondent to distinct model views characteristic of neighboring generalization. Real-time techniques are adopted to expand knowledge until satisfactory. The insert into joint model views is only needed in case of impartibility. Simulation experiment has achieved encouraging results, and proved the approach effective and feasible.

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Metadaten
Titel
ANN Ensemble Online Learning Strategy in 3D Object Cognition and Recognition Based on Similarity
verfasst von
Rui Nian
Guangrong Ji
Wencang Zhao
Chen Feng
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11539087_106

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