文献

J-GLOBAL ID：201702228116774023   整理番号：17A0021131

部分マルチビュークラスタリングのための2重制約MMF【Powered by NICT】

Double Constrained NMF for Partial Multi-View Clustering

著者 (5件)： Qian Bin ,  Shen Xiaobo ,  Gu Yanyang ,  Tang Zhenmin ,  Ding Yuhua
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DICTA  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多方向から見たデータを含む多くのコンピュータビジョン問題,各所見はある種の特徴のに対応している。教師なし環境における多重ビューからの情報を統合するために,マルチビュークラスタリング法は,複数ビューを同時に開発した。大部分の既存の方法は,各例では,すべてのビューに現れる場合のみを検討した。しかし,部分ビューを用いたデータは実際の応用で発生することが多い。例えば,いくつかの特定のセンサが故障を有していて,データは完全に獲得できない可能性がある,これは部分的にしかビューが利用可能である場合に導くであろう。本論文では,著者らは,部分的マルチビュークラスタリングのための非負行列因数分解(NMF)法,統一されたフレームワークに制約を保存クラスター類似性と多様体を組み込む方法を提案した。二重制約付きNMF(DCNMF)と命名した提案した方法の基本的な考え方は,一般的なメンバシップマトリックスに対して同じ例から異なるビューのクラスタリング解を推進すると,ビューの潜在的幾何学的構造を同時に維持することである。さらに著者らは,提案した方法の効率的な最適化方式を開発した。いくつか二ビューデータセット上での実験を行い,部分的マルチビュークラスタリングタスク上で提案手法の利点を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  コンピュータビジョン ,  センサ ,  多様体 ,  多重化 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  *制約条件 ,  最適化
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  *マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチビュー ,  クラスタリング ,  制約