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J-GLOBAL ID：201202249451979154   整理番号：12A1439676

局所相関に基づく局所線形埋込み

Locally Linear Embedding Based on Local Correlation

著者 (2件)： CHEN Jing (Guangdong Univ. Technol., Guangzhou, CHN) ,  LIU Yang (Guangdong Univ. Technol., Guangzhou, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 8350  ページ： 83502M.1-83502M.8  発行年： 2012年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 本論文では,局所相関に基づく局所線形埋込み(LC-LLE)と呼ばれる非線形次元縮小アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは教師なしアルゴリズムである。ここではまず,局所線形埋込みおよび相関係数について一般的議論を行った。次に,LC-LLEを提案し,近傍探索における相関係数の適用,について論じた。LC-LLEに関しては,2段階近傍探索ルールおよびメトリックが,Euclid距離よりも合理的であり,多数の局所技法に基づく手法に対して適していることを述べた。また最近傍フェーズにおけるLC-LLEの計算量を示した。LC-LLEの次元縮小効果を評価するための評価実験を行い,人工的多様体での実験,頭部姿勢推定に関する実験の結果を示した。それにより,LC-LLEがLLEよりも次元縮小においてより優れた結果を実現できることを示した。

シソーラス用語： *次元縮小 ,  *コンピュータビジョン ,  埋込み【挿入】 ,  相関係数 ,  学習 ,  機械学習 ,  多様体 ,  非線形性 ,  数学的性質 ,  近傍探索法 ,  探索問題 ,  評価試験 ,  推定
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  多様体学習

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関 ,  線形 ,  埋込み