多连通李群覆盖学习算法在图像分类上的应用

摘要：

李群机器学习作为一种新的学习范式已被学术界广泛关注。根据李群的连通性质，将具有不同类别特征的研究对象映射到多连通李群空间，并从各个单连通李群空间上连线的同伦等价出发，运用覆盖的思想寻找对应不同类别的最优道路等价表示，从而用多连通李群的多值表示来呈现图像的类别信息，因此提出了多连通李群覆盖学习算法。在MPEG7_CE-Shape01_Part_B图像库的图像和MNIST手写体数字图像上进行了实验验证，结果表明与两种基于李群均值的学习算法相比，多连通李群覆盖学习算法具有较好的分类效果。

关键词：李群机器学习、多连通李群、李群覆盖学习算法

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61033013,60775045;the Soochow Scholar Program of China under Grant No.14317360;the“3I Interdisciplinary Inquiry Innovation Project”of C.W. Chu College of Soochow University苏州大学敬文书院“3I工程”重点项目

在线出版日期：2014-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1101-1112