子空间支持向量数据描述
计算机视觉与模式识别
2023-08-29 v3
摘要
本文提出一种求解单类分类问题的新方法。所提方法即子空间支持向量数据描述，将数据映射至针对单类分类优化的子空间。在该特征空间中，进而确定包围目标类的最优超球面。该方法迭代优化数据映射与数据描述，以在低维特征空间中定义紧凑的类别表示。我们为所提方法提供了线性与非线性映射。在 14 个公开数据集上的实验表明，所提子空间支持向量数据描述相较基线及其他近期提出的单类分类方法具有更优性能。
引用
@article{arxiv.1802.03989,
title = {Subspace Support Vector Data Description},
author = {Fahad Sohrab and Jenni Raitoharju and Moncef Gabbouj and Alexandros Iosifidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03989},
year = {2023}
}
备注
6 pages, submitted/accepted, ICPR 2018