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J-GLOBAL ID：201202209810576581   整理番号：12A0311717

弱い分類器の二分探索ツリー構造を用いた形状マッチング

Shape matching using a binary search tree structure of weak classifiers

著者 (7件)： TSAPANOS Nikolaos (Dep. of Informatics, Aristotle Univ. of Thessaloniki, Box 451, Thessaloniki 54124, GRC) ,  TSAPANOS Nikolaos (Informatics and Telematics Inst., CERTH, 6th km Charilaou-Thermi road, Thermi 57001, GRC) ,  TEFAS Anastasios (Dep. of Informatics, Aristotle Univ. of Thessaloniki, Box 451, Thessaloniki 54124, GRC) ,  NIKOLAIDIS Nikolaos (Dep. of Informatics, Aristotle Univ. of Thessaloniki, Box 451, Thessaloniki 54124, GRC) ,  NIKOLAIDIS Nikolaos (Informatics and Telematics Inst., CERTH, 6th km Charilaou-Thermi road, Thermi 57001, GRC) ,  PITAS Ioannis (Dep. of Informatics, Aristotle Univ. of Thessaloniki, Box 451, Thessaloniki 54124, GRC) ,  PITAS Ioannis (Informatics and Telematics Inst., CERTH, 6th km Charilaou-Thermi road, Thermi 57001, GRC)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 45  号： 6  ページ： 2363-2376  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,Hausdorff距離及び二分探索ツリーデータ構造に基づく形状マッチングの新規アルゴリズムを提案する。Hausdorff様類似測度に従ってトラバースできる二分探索ツリーに形状を保存して,どんな内部ノードの決定もルーティング可能にする。教師つき学習を用いて分類器としての各ノード関数を訓練できる。これらのノード分類器はパーセプトロンに極めて類似している。そして分類器の期待する性能のために確率判定基準を公式化して訓練でき判定基準を最大化する。ノード挿入と削除の手法も利用可能である。従って,ツリーを動的に更新できる。オフライン訓練は時間がかかるが,全てのオンライン訓練とオンラインとオフライン試験操作両方をO(logn)時間で実行できる。歩行者検出における実験結果により,形状マッチングにおける提案した手法の有効性を示す。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *二分探索 ,  *ツリー構造 ,  *パターンマッチング ,  パーセプトロン ,  判定基準 ,  データ構造 ,  アルゴリズム ,  教師つき学習 ,  分類装置
準シソーラス用語： Hausdorff距離 ,  オフライン ,  オンライン ,  ルーティング ,  形状マッチング ,  歩行者検出

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類器 ,  二分探索 ,  ツリー構造 ,  形状マッチング