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J-GLOBAL ID：201202208851561363   整理番号：12A1554750

クラスタ化-利用訓練サンプルの低減による3Dモデルの検索に対する効率的な多様体学習

EFFICIENT MANIFOLD LEARNING FOR 3D MODEL RETRIEVAL BY USING CLUSTERING-BASED TRAINING SAMPLE REDUCTION

著者 (3件)： ENDOH Megumi (Univ. Yamanashi, Yamanashi-ken, JPN) ,  YANAGIMACHI Tomohiro (Univ. Yamanashi, Yamanashi-ken, JPN) ,  OHBUCHI Ryutarou (Univ. Yamanashi, Yamanashi-ken, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.4  ページ： 2345-2348  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 特徴空間内の特徴の分布から学習した距離はコンテンツベース検索の検索精度を改善でき,多様体学習は次元縮小に有効である。今回,訓練サンプルとしてN個の入力特徴からL個のクラスタ中心(L≪N)を計算するクラスタ化利用試サンプル低減法を提案した。この手法は学習に動径基底関数ネットワークを用い,クラスタ化に対して極端にランダム化したクラスタ化ツリーを用いる。検索性能を改善でき,k-平均法より遥かに高速であった。

シソーラス用語： *画像検索 ,  *物体認識 ,  クラスタ化 ,  距離 ,  無秩序系 ,  高速アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  パターンマッチング ,  画像処理 ,  次元縮小 ,  教師つき学習 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 3Dモデル ,  *コンテンツベース画像検索 ,  モデルベース ,  多様体学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタ化 ,  訓練 ,  サンプル ,  3Dモデル ,  検索 ,  多様体学習