Sequential feature analysis in a floating search evaluation and extraction of weak metaclassifiers
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Description
Feature extraction is one of the most challenging tasks in the design of a classification system. In this work we present a novel floating evaluation and search algorithm focused on weak features. In classification problem with a high number of weak features an exhaustive feature selection protocol is calculation cost prohibitive, so in our approach a floating method is proposed with restricted feature subset evaluation. Our proposal considerably decreases the calculation costs of feature search compared with conventional bottom-up, top-down and floating techniques, as well with other recent techniques, without reducing the classification performance. The proposed methodology was tested for 7-class facial expression recognition and the results show the viability of the approach for multiclass problems with weak features.
La extracción de parámetros es una de las tareas más exigentes en el diseño de un sistema de clasifcación. En este artículo se presenta un nuevo algoritmo de evaluación y búsqueda fotante enfocado en parámetros débiles. En problemas de clasifcación con un elevado número de parámetros débiles, un protocolo de búsqueda exhaustiva de parámetros es limitado por costos de cálculo. La propuesta reduce notablemente los costos de cálculo de la búsqueda de parámetros comparado con técnicas convencionales bottom-up, top-down y fotantes, así como otras técnicas recientes, sin reducir el desempeño del sistema de clasifcación. La metodología propuesta fue probada en un problema de reconocimiento de 7 clases de expresión facial y los resultados muestran la viabilidad del método para problemas multiclase con parámetros débiles.
La extracción de parámetros es una de las tareas más exigentes en el diseño de un sistema de clasifcación. En este artículo se presenta un nuevo algoritmo de evaluación y búsqueda fotante enfocado en parámetros débiles. En problemas de clasifcación con un elevado número de parámetros débiles, un protocolo de búsqueda exhaustiva de parámetros es limitado por costos de cálculo. La propuesta reduce notablemente los costos de cálculo de la búsqueda de parámetros comparado con técnicas convencionales bottom-up, top-down y fotantes, así como otras técnicas recientes, sin reducir el desempeño del sistema de clasifcación. La metodología propuesta fue probada en un problema de reconocimiento de 7 clases de expresión facial y los resultados muestran la viabilidad del método para problemas multiclase con parámetros débiles.
Keywords
Feature Search, pattern recognition, data mining, dimensionality reduction, classification system, búsqueda de parámetros, minería de datos, reconocimiento de patrones, reducción de dimensionalidad, sistema de clasificación.