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J-GLOBAL ID：201202294726441147   整理番号：12A0868042

多重パターンを使った画像表現のための確率論的モデル

A probabilistic model for image representation via multiple patterns

著者 (3件)： LI Jun (Centre for Quantum & Intelligent Systems, Univ. of Technol., Sydney, 235 Jones Street Ultimo, Sydney, NSW 2007, AUS) ,  TAO Dacheng (Centre for Quantum & Intelligent Systems, Univ. of Technol., Sydney, 235 Jones Street Ultimo, Sydney, NSW 2007, AUS) ,  LI Xuelong (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Lab. of Transient Optics and Photonics, Xi’an ...)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 45  号： 11  ページ： 4044-4053  発行年： 2012年11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： 画像解析のために,主成分解析(PCA)への重要な拡張は,画像を多重標本として扱うことであり,このことは小さな標本サイズ問題を軽減するのに役立つ。画像を多重標本に変換する種々の方式を提案した。実際に効果的なことを示したが,この方策は主に経験則と見聞をベースにしている。本稿では,確率的なPCAモデルを提案し,その中に,変換方策を陽表的に表現し,モデルの確率的コンポーネントとして方策を具体化した。従って,モデルを自動的に適合させることが変換の学習となった。更に学習したモデルは,もっと処理が必要な領域からPCAモデルによって良く記述できた領域の区別を可能とした。合成画像と顔のデータセットに関する実験は,提案したモデルの特性と実用性を示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 型 ,  表現 ,  *確率モデル ,  主成分分析 ,  サンプルの大きさ ,  法則 ,  画像 ,  集合 ,  *多重化
準シソーラス用語： データセット ,  *パターン ,  *画像表現 ,  経験則 ,  合成画像 ,  標本サイズ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  画像表現 ,  確率論的モデル