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- W2975271036 abstract "Nous proposons une nouvelle modelisation gaussienne adaptee aux donnees de grande dimension pour la discrimination et la classification automatique. Notre modelisation est basee sur l'hypothese que les donnees de grande dimension vivent dans des sous-espaces dont la dimension intrinseque est inferieure a la dimension de l'espace. Pour ce faire, notre approche recherche les sous-espaces specifiques dans lesquels vivent chacune des classes. De plus, nous regularisons les matrices de covariance des classes en supposant que les classes sont spheriques a la fois dans leur espace propre et son supplementaire. Nous utilisons ensuite ce nouveau modele en analyse discriminante et en classification automatique dans le cadre de la reconnaissance d'objets dans des images naturelles." @default.
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