Contribution to graph-based manifold learning with application to image categorization

  1. ZHU, Ruifeng
Supervised by:
  1. Fadi Dornaika Director
  2. Ignacio Arganda-Carreras Director
  3. Alicia Emilia D'Anjou D'Anjou Director
  4. Alejandro García Alonso Montoya Director

Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 08 July 2020

Committee:
  1. Denis Hamad Chair
  2. Vincent Hilaire Secretary
  3. Fadi Dornaika Committee member
  4. Yassine Ruichek Committee member
Department:
  1. Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Type: Thesis

Teseo: 152732 DIALNET lock_openADDI editor

Abstract

Los algoritmos de aprendizaje de variedades basados en grafos (Graph,based manifold) son técnicas que han demostrado ser potentes herramientas para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad en los campos de reconomiento de patrones, visión por computador y aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan información basada en las similitudes de pares de muestras y del grafo ponderado resultante para revelar la estructura geométrica intrínseca de la variedad.