Towards automatic feature vector optimization for multimedia applications
Towards automatic feature vector optimization for multimedia applications
复制标题
多媒体应用的自动特征向量优化
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Keim
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tobias Schreck;D. Fellner;D. Keim
我们系统地评估了最近提出的一种用于多媒体应用中的特征选择和优化的无监督区分能力分析方法。使用真实和合成的基准数据进行了一系列实验，结果表明该方法适用于无监督的特征选择和优化。我们提出了一种生成不同分辨能力的合成特征空间的方法，从真实世界的特征向量抽取器中对主要特征进行建模。使用简单而强大的可视化来将自动分析的结果传达给用户。
We systematically evaluate a recently proposed method for unsupervised discrimination power analysis for feature selection and optimization in multimedia applications. A series of experiments using real and synthetic benchmark data is conducted, the results of which indicate the suitability of the method for unsupervised feature selection and optimization. We present an approach for generating synthetic feature spaces of varying discrimination power, modeling main characteristics from real world feature vector extractors. A simple, yet powerful visualization is used to communicate the results of the automatic analysis to the user.