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2006 | OriginalPaper | Chapter

The Bayes-Optimal Feature Extraction Procedure for Pattern Recognition Using Genetic Algorithm

Authors : Marek Kurzynski, Edward Puchala, Aleksander Rewak

Published in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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The paper deals with the extraction of features for statistical pattern recognition. Bayes probability of correct classification is adopted as the extraction criterion. The problem with complete probabilistic information is discussed and Bayes-optimal feature extraction procedure is presented in detail. The case of recognition with learning is also considered. As method of solution of optimal feature extraction a genetic algorithm is proposed. A numerical example demonstrating capability of proposed approach to solve feature extraction problem is presented.

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Metadata
Title
The Bayes-Optimal Feature Extraction Procedure for Pattern Recognition Using Genetic Algorithm
Authors
Marek Kurzynski
Edward Puchala
Aleksander Rewak
Copyright Year
2006
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840817_3

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