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J-GLOBAL ID：201702270856875290   整理番号：17A0368926

多様体正則化の下でのロバストな点マッチングのための学習コヒーレントベクトル場【Powered by NICT】

Learning coherent vector fields for robust point matching under manifold regularization

著者 (7件)： Wang Gang (School of Statistics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China) ,  Wang Gang (CAD Research Center, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Wang Zhicheng (CAD Research Center, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Chen Yufei (CAD Research Center, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Liu Xianhui (CAD Research Center, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Ren Yingchun (CAD Research Center, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Peng Lei (College of Information Engineering, Taishan Medical University, Taian, Shandong, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 393-401  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,多様体正則化を用いた異常値(ミスマッチ)を用いたコヒーレントベクトル場学習,多様体正則化コヒーレントベクトル場(MRCVF)と呼ばれるのためのロバストな方法を提案した。手法では正常値(正しいマッチ)から異常値を除去し,グラフラプラシアン制約をもつ内座層に適したコヒーレントベクトル場を学ぶことができた。提案手法では,最初の混合モデル(MM)に基づく対応するベクトル場を学習点マッチング問題を定式化した。多様体正則化項はベクトル場のマッピング点集合の固有幾何学を保存するために添加した。より詳しくいえば,最適写像関数は行列値カーネルを用いた再生カーネルH ilbert空間(RKHS)における重み付きラプラシアン正規化最小2乗(LapRLS)を解いて求めた。さらに,期待値最大化(EM)最適化アルゴリズムを用いて,各反復で未知のパラメータを更新した。合成データセット,実画像データセットおよび非剛体画像上での実験結果により,提案した方法は異常値に対してロバストであり,ほとんどのシナリオにおけるいくつかの最新方法より優れていることを定量的に示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制約条件 ,  不整合 ,  *正則化 ,  Laplace演算子 ,  *コヒーレンス ,  *ロバスト性 ,  正規化 ,  *ベクトル場 ,  *マッチング ,  最小二乗法 ,  異常値 ,  *多様体
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  EMアルゴリズム ,  混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 点マッチング ,  ミスマッチ除去 ,  ベクトル場学習 ,  多様体正則化 ,  カーネル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多様体 ,  正則化 ,  ロバスト ,  マッチング ,  学習 ,  コヒーレント ,  ベクトル場