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J-GLOBAL ID：201602292140714028   整理番号：16A1386535

マルチスペクトル画像分類のための事前スパース一般表現を用いたBayesロジスティック回帰【Powered by NICT】

Bayesian logistic regression with sparse general representation prior for multispectral image classification

著者 (4件)： Serra Juan G. (Dpto. de Ciencia de la Computacio ́n e I.A., Universidad de Granada) ,  Ruiz Pablo (Dpto. de Ciencia de la Computacio ́n e I.A., Universidad de Granada) ,  Molina Rafael (Dpto. de Ciencia de la Computacio ́n e I.A., Universidad de Granada) ,  Katsaggelos Aggelos K. (Dpt. of Electrical Engineering and Computer Science, Northwestern University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 1893-1897  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： 本研究では,Bayesの観点からのマルチスペクトル画像分類問題を取り上げて論じた。は,全モデルの未知数の推定値を得るために確率的フレームワークにおける観測モデル,適応係数のスパース性を促進する超Gauss型(SG)事前確率,および変分推論としてロジスティック回帰関数を利用したアルゴリズムを開発した。提案したアルゴリズムを合成と現実の両実験に検証し,その他の最先端レベル手法,サポートベクトルマシンとGauss過程などと比較して,その改良された性能を実証した。Copyright 2016 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： アルゴリズム ,  推定量 ,  正規分布 ,  事前確率 ,  *透視図法 ,  サポートベクトルマシン ,  適応係数 ,  Gauss過程
準シソーラス用語： スパース性 ,  観測モデル ,  *ロジスティック回帰分析 ,  *マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチスペクトル ,  画像分類 ,  表現 ,  ロジスティック回帰