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J-GLOBAL ID：201702240285666138   整理番号：17A0113504

ロバストなアフィンおよび非剛体点集合マッチングのための確率的モデル【Powered by NICT】

Probabilistic Model for Robust Affine and Non-Rigid Point Set Matching

著者 (4件)： Qu Han-Bing (Key Laboratory of Pattern Recognition, Beijing Academy of Science and Technology, Beijing, China) ,  Wang Jia-Qiang (Key Laboratory of Pattern Recognition, Beijing Academy of Science and Technology, Beijing, China) ,  Li Bin (Beijing Institute of New Technology Applications, Beijing Academy of Science and Technology, Beijing, China) ,  Yu Ming (School of Computer Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 2  ページ： 371-384  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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フレームワークの下で点集合マッチング問題を解くための回帰とクラスタリングに基づく組合せ戦略を提案し,クラスタ化は二つの点集合間の対応を確立するにおける回帰はsceneandモデルからの変換を推定した。点集合マッチングモデルを階層的有向グラフで図示し,整合不確実性は粗から精への変分推論アルゴリズムで近似した。さらに,二つのGauss混合物は異分散雑音とスプリアス異常値の推定のために提案し,等方性または異方性共分散は形質転換モデル点の観点から各混合物へ同時に与えることができる。実験結果により,提案アプローチはロバスト性と精度の両方に関して最先端の整合またはレジストレーションアルゴリズムに匹敵する性能を達成することを示した。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： 雑音 ,  共分散 ,  不確実性 ,  *ロバスト性 ,  異常値 ,  *確率モデル ,  形質転換 ,  アルゴリズム ,  *マッチング ,  等方性 ,  クラスタ化 ,  有向グラフ
準シソーラス用語： 変分推論 ,  *点集合 ,  *非剛体 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  非剛体 ,  点集合 ,  マッチング ,  確率的モデル