Speeding up optimum-path forest training by path-cost propagation

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2012

Autores

Adriana S. Iwashita (Autor) Outra; João P. Papa (Autor) Outra; Alexandre X. Falcão (Autor) Outra; Roberto A. Lotufo (Autor) Outra; Victor M. de Araújo (Autor) Outra; Victor H. Costa de Albuquerque (Autor) FEUP; João Manuel R. S. Tavares (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: 2012 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR 2012)

Páginas: 1233-1236

21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR)

Tsukuba, JAPAN, NOV 11-15, 2012

Indexação

ISI Web of Knowledge - 3 Citações

ISI Web of Science

Scopus - 2 Citações

INSPEC

Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias

CORDIS: Ciências Tecnológicas

Outras Informações

ID Authenticus: P-008-9PY

Abstract (EN): In this paper we present an optimization of the Optimum-Path Forest classifier training procedure, which is based on a theoretical relationship between minimum spanning forest and optimum-path forest for a specific path-cost function. Experiments on public datasets have shown that the proposed approach can obtain similar accuracy to the traditional one hut with faster data training.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 4