Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The effective interpretation and integration of multiple information content are important for the efficacious utilisation of multimedia in a wide variety of application context. The major challenge in information fusion lies in the difficulty of identifying the complementary and discriminatory representations from individual channels or data sources. In this paper, we propose a novel framework integrating...
As an information fusion tool, Kernel Entropy Component Analysis (KECA) is realized by using descriptor of information entropy and optimized by entropy estimation. However, as an unsuper-vised method, it merely puts the information or features from different channels together without considering their intrinsic structures and relations. In this paper, we introduce an enhanced version of KECA for information...
Kernel Entropy Component Analysis(KECA), an effective information fusion tool, is realized using descriptor of information entropy and optimized by entropy estimation. However, it merely put the information or data from different channels together to achieve the information fusion without considering their intrinsic structures and relations. In this paper, we enhance the performance of KECA by introducing...
Information fusion is a key research area widely applied to various multimedia analysis tasks such as artificial intelligence, humancomputer interaction, robotics, distributed computing, financial systems and security/surveillance. Feature level fusion has been considered as the most promising fusion method due to the rich information presented at this level. A critical operation of feature level...
This paper presents a novel approach for multi-feature information fusion. The proposed method is based on the Discriminative Multiple Canonical Correlation Analysis (DMCCA), which can extract more discriminative characteristics for recognition from multi-feature information representation. It represents the different patterns among multiple subsets of features identified by minimizing the Frobenius...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.