Classification des données de grande dimension: application à la vision par ordinateur - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Document Associé À Des Manifestations Scientifiques Année : 2006

Classification des données de grande dimension: application à la vision par ordinateur

Résumé

Clustering in high-dimensional spaces is a difficult problem which is recurrent in many domains, for example in image analysis. The difficulty is due to the fact that high-dimensional data usually live in different low-dimensional subspaces hidden in the original space. This paper presents a family of Gaussian mixture models designed for high-dimensional data which combine the ideas of dimension reduction and parsimonious modeling. These models give rise to a clustering method based on the Expectation-Maximization algorithm which is called High-Dimensional Data Clustering (HDDC). In order to correctly fit the data, HDDC estimates the specific subspace and the intrinsic dimension of each group. Our experiments on artificial and real datasets show that HDDC outperforms existing methods for clustering high-dimensional data.
Fichier principal
Vignette du fichier
slidesLyon.pdf (1.35 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-00985473 , version 1 (29-04-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00985473 , version 1

Citer

Stéphane Girard, Charles Bouveyron, Cordelia Schmid. Classification des données de grande dimension: application à la vision par ordinateur. 2èmes Rencontres Inter-Associations sur la classification et ses applications (RIAs '06), 2006, Lyon, France. ⟨hal-00985473⟩
254 Consultations
473 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More