Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Chờ xuất bản
Bài báo - Tạp chí
Số 29 (2013) Trang: 1-7
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận: 17/04/2013

Ngày chấp nhận: 24/12/2013

 

Title:

Classifying images with multiclass stochastic gradient descent algorithm

Từ khóa:

Biểu diễn đặc trưng không đổi SIFT, Mô hình túi từ BoVW, Máy học véc tơ hỗ trợ SVM, Phương pháp giảm gradient ngẫu nhiên SGD

Keywords:

Scale-Invariant Feature Transform - SIFT, Bag-of-Words - BoW, Support Vector Machines - SVM, Stochastic Gradient Descent - SGD

Abstract

In this paper, we present a new algorithm, MC-SGD (Multiclass Stochastic Gradient Descent), to effectively classify multiclass images. The representation of the images is based on the bag-of-words (BoW), which is constructed from the local descriptors (the Scale-Invariant Feature Transform method ? SIFT). The pre-processing step brings out datasets with a very large number of dimensions. We propose a new algorithm called MC-SGD that is suited for classifying very-high-dimensional datasets. The numerical test results on a real dataset showed that our algorithm MC-SGD outperforms Support Vector Machines (SVM) using non-linear kernel functions (Radial Basis Function - RBF).

Tóm tắt

Trong bài này, chúng tôi trình bày giải thuật mới, giảm gradient ngẫu nhiên (Multiclass Stochastic Gradient Descent - MC-SGD), cho phân lớp hiệu quả dữ liệu ảnh đa lớp. Tập dữ liệu ảnh biểu diễn ảnh bằng mô hình túi từ (Bag-of-Words - BoW) sử dụng các nét đặc trưng không đổi với những biến đổi tỉ lệ (Scale-Invariant Feature Transform - SIFT), dựa trên đặc trưng cục bộ, không bị thay đổi trước những biến đổi tỉ lệ ảnh, tịnh tiến, phép quay, không bị thay đổi một phần đối với phép biến đổi hình học affine (thay đổi góc nhìn) và mạnh với những thay đổi về độ sáng, sự nhiễu và che khuất. Chúng tôi đề nghị một giải thuật phân lớp đa lớp mới, giảm gradient ngẫu nhiên MC-SGD, cho phép phân lớp hiệu quả dữ liệu có số chiều lớn thu được từ bước biểu diễn ảnh. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực cho thấy giải thuật MC-SGD phân lớp nhanh, chính xác hơn khi so sánh với giải thuật máy học véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM) sử dụng hàm nhân phi tuyến (Radial Basis Function - RBF).

Các bài báo khác
Số 32 (2014) Trang: 35-41
Tải về
Số 33 (2014) Trang: 49-57
Tải về
Số 27 (2013) Trang: 64-71
Tải về
Số 34 (2014) Trang: 66-73
Tải về
Số Công nghệ TT 2013 (2013) Trang: 80-90
Tải về
Số 28 (2013) Trang: 9-16
Tải về
Số Công nghệ TT 2015 (2015) Trang: 98-104
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tải về
(2018) Trang: 185-199
Tạp chí: Intl Conf. on Future Data and Security Engineering 2018
CPE 2017 (2017) Trang: 1-16
Tạp chí: Concurrency and Computation: Practice and Experience
31 (2017) Trang: 67-93
Tạp chí: The LNCS Journal Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems
12 (2014) Trang: 98-103
Tạp chí: Tạp chí nông nghiệp và phát triển nông thôn
(2015) Trang: 277-285
Tạp chí: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 2015, ĐHCN Hà Nội, 7/2015
(2016) Trang: 20-39
Tạp chí: The annual International Conference on Future Data and Security Engineering
(2016) Trang: 714-721
Tạp chí: The IEEE Intl Conf. on Cloud and Big Data Computing 2016, Toulouse, France, 7/2016
(2016) Trang: 200-208
Tạp chí: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 2016, ĐH. Cần Thơ 8/2016
(2016) Trang: 871-879
Tạp chí: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 2016, ĐH. Cần Thơ 8/2016
(2016) Trang: 538-544
Tạp chí: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR, ĐH. Cần Thơ, 8/2016
(2015) Trang: 32-45
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tạp chí: The 2nd International Conference on Future Data and Security Engineering 2015, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 23-25, 2015
XVIII (2015) Trang: 147-165
Tạp chí: Transactions on Computational Collective Intelligence
(2015) Trang: 255-266
Tạp chí: International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications
(2015) Trang: 231-241
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tạp chí: International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications
(2014) Trang: 285-296
Tạp chí: NAFOSTED Conference on Information and Computer Science
(2014) Trang: 25-34
Tạp chí: Advanced Approaches to Intelligent Information and Database Systems
1 (2013) Trang: 1
Tạp chí: Tạp chí khoa học ĐHĐL Số chuyên đề: Công nghệ Thông tin
1 (2012) Trang: 427
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tạp chí: Các hệ thống hỗ trợ quyết định
1 (2012) Trang: 563
Tạp chí: Các hệ thống hỗ trợ quyết định
1 (2011) Trang: 41
Tạp chí: Hội nghị tổng kết 5 năm NCKH &ĐT
(2008) Trang:
Tạp chí: Proceedings of the 6th IEEE International Conference on Data Mining
(2008) Trang:
Tạp chí: International Conference Research, Innovation and Vision for the Future
(2012) Trang:
Tạp chí:  Công nghệ Thông tin & Truyền thông
(2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nounelles Technilogies de l’Information RNTI
(2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nounelles Technilogies de l’Information RNTI
(2008) Trang:
Tạp chí: 6th International Conference on Machine Learning and Applications
(2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nouvelles Technologies de l’Information (RNTI)
(2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nounelles Technilogies de l’Information RNTI
(2008) Trang:
Tạp chí: Revue des Nounelles Technilogies de l’Information RNTI
(2011) Trang:
Tạp chí: Tuyển tập Công trình nghiên cứu CNTT&TT năm 2009
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...