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J-GLOBAL ID：201002249990226513   整理番号：10A0507820

グラフ変換による文脈依存形状類似性の学習

Learning Context-Sensitive Shape Similarity by Graph Transduction

著者 (5件)： BAI Xiang (Hauzhong Univ. Sci. and Technol., Hubei, CHN) ,  YANG Xingwei (Temple Univ., PA) ,  LATECKI Longin Jan (Temple Univ., PA) ,  LIU Wenyu (Hauzhong Univ. Sci. and Technol., Hubei, CHN) ,  TU Zhuowen (Univ. California, CA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 32  号： 5  ページ： 861-874  発行年： 2010年05月 
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： コンピュータビジョンにおける形状マッチングおよび形状検索において重要な形状類似性に対しては,優れた形状ディスクリプタが提案されてきている。これに対し本論文では,既存の形状を一つのグループとして取り上げ,グラフ変換による文脈依存形状類似性の学習手法を提案した。提案手法に関しては,新しい距離測度の学習,ラベル伝搬との関連性,アフィニティ行列,について議論を行った。また提案手法が一般性を持ち,任意の既存の形状類似度の上に構築可能であることを述べた。また,評価実験を実施し,既存の形状検索,形状分類,形状クラスタリング手法との性能比較により,提案アプローチが大幅な性能改善を実現することを示した。その中でMPEG-7形状検索の改善,顔検索の改善,葉検索の改善,1NN(最近傍)形状分類の改善,部分オクルージョンのある形状検索の改善,形状クラスタリングの改善,パラメータの選択,などについて論じた。

シソーラス用語： *パターン分類 ,  パターンマッチング ,  コンピュータビジョン ,  画像分析 ,  *画像検索 ,  類似性 ,  文脈 ,  *機械学習 ,  評価試験 ,  クラスタ化 ,  性能評価 ,  MPEG ,  問題 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： クラスタリング ,  コンテクスト ,  ディスクリプタ ,  形状類似性 ,  最近傍問題

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフ変換 ,  形状類似性 ,  学習