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J-GLOBAL ID：201202246903659862   整理番号：12A0460707

教師付きNDテンソル近傍埋込み用いるビューベースオブジェクト認識

View-Based Object Recognition Using ND Tensor Supervised Neighborhood Embedding

著者 (3件)： HAN Xian-hua (Coll. of Information Sci. and Engineering, Ritsumeikan Univ.) ,  CHEN Yen-wei (Coll. of Information Sci. and Engineering, Ritsumeikan Univ.) ,  RUAN Xiang (Omron Corp.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E95-D  号： 3  ページ： 835-843 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,ビューベースのオブジェクト認識に用いる判別特徴表現に対する,n次元(ND)テンソル教師付き近隣埋込(ND TSNE)を提案する。ND TSNEは,オブジェクト表現に一般的なn次テンソル判別式および近隣埋込み解析アプローチを用いる。ND TSNEの利点は次のもの,すなわち,1)構造情報,つまりピクセルまたは領域の相対位置に関する情報,を失わずにデータを表現する自然な方法,2)小サンプルサイズ問題の低減,つまり,それは訓練する試料数が特徴空間の次元数よりはるかに少ないために従来の教師付き学習で現れる,3)オブジェクト認識のためのテンソル特徴空間中の近隣構造の保存および訓練手順におけるよい収束性,を含む。テンソル部分空間特徴により,任意の森林を多岐選別器としてオブジェクト認識に用いるが,それは多岐SVMと比較して,訓練および試験に対してはるかに簡単である。筆者らは,COIL-100およびETH-80データセットについての実験を用い,既存の技術よりも提案したアプローチの性能有利性を実証する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *教師つき学習 ,  *SQL【ソフトウェア】 ,  埋込み【写像】 ,  テンソル場 ,  空間 ,  選別器 ,  収束
準シソーラス用語： *オブジェクト認識 ,  *ビュー【データベース】 ,  特徴空間 ,  収束性

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (20件)：

• POGGIO, T. A network that learns to recognize three-dimensional objects. Nature. 1990, 343, 263-266
• MURASE, H. Visual learning and recognition of 3-D objects from appearance. Int. J. Comput. Vis. 1995, 14, 5-24
• GONG, S. An investigation into face pose distributions. AFGR, 1996. 1996, 265-270
• ROOBAERT, D. View-based 3D object recognition with support vector machines. IEEE International Workshop on Neural Networks for Signal Processing, 1999. 1999, 77-84
• PONTIL, M. Support vector machines for 3D object recognition. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1998, 637-646

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  Nd ,  テンソル ,  近傍 ,  埋込み