- -

Graph Regularization Methods in Soft Detector Fusion

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Graph Regularization Methods in Soft Detector Fusion

Mostrar el registro completo del ítem

Salazar Afanador, A.; Safont, G.; Vergara Domínguez, L.; Vidal, E. (2023). Graph Regularization Methods in Soft Detector Fusion. IEEE Access. 11:144747-144759. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3344776

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205016

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Graph Regularization Methods in Soft Detector Fusion
Autor: Salazar Afanador, Addisson Safont, Gonzalo Vergara Domínguez, Luís Vidal, Enrique
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] This paper presents a theoretical derivation of two new graph-based regularization methods for fusing the individual results of multiple detectors (two-class classifiers). The proposed approach considers linear ...[+]
Palabras clave: Graph regularization , Detector fusion , Alpha integration , Graph signal processing , Electroencephalographic signal processing , Ultrasounds , Two-class classification
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
IEEE Access. (eissn: 2169-3536 )
DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3344776
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Versión del editor: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3344776
Coste APC: 1815
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//CIPROM%2F2022%2F20//COMPUTACION Y TRATAMIENTO DE LA SEÑAL PARA LA SOCIEDAD Y LA INDUSTRIA DIGITALES/
info:eu-repo/grantAgreement/COMISION DE LAS COMUNIDADES EUROPEA//HORIZON-MSCA-2021-DN//Active reduction of noise transmitted into and from enclousures through encapsulated estructures/
Agradecimientos:
This work was supported in part by the European Commission under Grant HORIZON-MSCA-2021-DN, in part by Generalitat Valenciana under Grant CIPROM/2022/20, and in part by the Universitat Politècnica de València.
Tipo: Artículo

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem