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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2015 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.7 No.1
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 241 - 244 (4page)
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Discriminative components play an important role in computer vision and pattern recognition. In this paper, we propose a novel approach for learning the discriminative components of sparse representation. To achieve this goal, the information theoretic perspective of term frequency - inverse document frequency (TF-IDF) measure is introduced to learn a compact dictionary, which is composed of discriminative components such as patch, color and human priors, for salient motion detection. Experimental results on benchmark dataset suggest that the proposed method works effectively on reconstructing discriminative components.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. DISCRIMINATIVE COMPONENTS ANALYSIS
III. EXPERIMENTS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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