Combining Locality Preserving Projection with Global Information for Efficient Recognition

Heesung Lee

doi:10.5391/IJFIS.2018.18.2.120

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자료유형: 학술저널

저자정보: Heesung Lee (Korea National University of Transportation)

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.18 No.2

발행연도: 2018.6

수록면: 120 - 125 (6page)

DOI: 10.5391/IJFIS.2018.18.2.120

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This paper proposes a new feature extraction scheme, combining global and local features. The proposed method uses principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) for global property and locality preserving projections (LPP) for local property of the pattern. PCA and LDA are known for extracting the most descriptive ones after projection while LPP is known for preserving the neighborhood structure of the data set. The proposed combing method integrates global and local descriptive information and finds an efficient set of alternatives beyond PCA, LDA and LPP in the parametric space. Further, In order to find optimal parameters, the genetic algorithm (GA) is employed. Experiments are performed with four data sets selected in UCI machine learning repository to show the performance of the proposed algorithm.

#PCA #LDA #LPP #GA #Feature space #UCI machine learning repository

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[학술대회논문] - Y. Liu / 1998 / A classification based similarity metric for 3D image retrieval / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 800 ~ 805

[학술지(정기간행물)] - H. Lee / 2010 / An efficient design of nearest neighbor classifier for various-scale problems / Pattern Recognition Letters 31 (9) : 1020 ~ 1027

[학술대회논문] - H. Lee / 2008 / Efficient classification scheme based on hybrid global and local properties of feature / Proceedings of International Conference on Control, Automation and Systems : 2126 ~ 2129

[단행본] - L. Davis / 1991 / Handbook of Genetic Algorithms / Van Nostrand Reinhold

[학술지(정기간행물)] - 이희성 / 2015 / Genetic Outlier Detection for a Robust Support Vector Machine / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 15 (2) : 96 ~ 101

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