Normalization and preimage problem in gaussian kernel PCA

Nicolas Thorstensen 1, 2, 3 Florent Ségonne 1, 2, 3 Renaud Keriven 1, 2, 3
2 IMAGINE [Marne-la-Vallée]
LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, CSTB - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, ENPC - École des Ponts ParisTech
Abstract : Kernel PCA has received a lot of attention over the past years and showed usefull for many image processing problems. In this paper we analyse the issue of normalization in Kernel PCA for the pre-image problem. We present a geometric interpretation of the normalization process for the gaussian kernel. As a consequence, we could formulate a correct normalization criterion in centered feature space. Furthermore, we show how the proposed normalization criterion improves previous pre-image methods for the task of image denoising.
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Communication dans un congrès
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Contributeur : Pascal Monasse <>
Soumis le : mardi 18 juin 2013 - 14:03:41
Dernière modification le : jeudi 5 juillet 2018 - 14:25:07
Document(s) archivé(s) le : jeudi 19 septembre 2013 - 04:09:22

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Nicolas Thorstensen, Florent Ségonne, Renaud Keriven. Normalization and preimage problem in gaussian kernel PCA. ICIP, Oct 2008, San Diego, United States. pp.741-744. ⟨hal-00835106⟩

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