Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Maybank, Stephen John"'
This paper addresses the challenge of spectral-spatial feature extraction for hyperspectral image classification by introducing a novel tensor-based framework. The proposed approach incorporates circular convolution into a tensor structure to effecti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.06075
Autor:
Liao, Liang, Maybank, Stephen John
We consider a novel backward-compatible paradigm of general data analytics over a recently-reported semisimple algebra (called t-algebra). We study the abstract algebraic framework over the t-algebra by representing the elements of t-algebra by fix-s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.00307
In recent years, deep neural networks have been successful in both industry and academia, especially for computer vision tasks. The great success of deep learning is mainly due to its scalability to encode large-scale data and to maneuver billions of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.05525
Autor:
Liao, Liang, Maybank, Stephen John
We consider the problems of classification and intrinsic dimension estimation on image data. A new subspace based classifier is proposed for supervised classification or intrinsic dimension estimation. The distribution of the data in each class is mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.03228
Autor:
Liao, Liang, Maybank, Stephen John
Higher order data is modeled using matrices whose entries are numerical arrays of a fixed size. These arrays, called t-scalars, form a commutative ring under the convolution product. Matrices with elements in the ring of t-scalars are referred to as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.11708
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Pattern Recognition January 2016 49:115-128
Publikováno v:
In Journal of Visual Communication and Image Representation July 2014 25(5):1187-1198
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.