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J-GLOBAL ID：201502204474476191   整理番号：15A1041446

信号源分離を利用したマルチモーダルデータ融合:ICAとIVAをベースとする二種の効果的モデルとそれらの特性

Multimodal Data Fusion Using Source Separation: Two Effective Models Based on ICA and IVA and Their Properties

著者 (4件)： ADALI Tuelay (Univ. Maryland Baltimore County, MD, USA) ,  LEVIN-SCHWARTZ Yuri (Univ. Maryland Baltimore County, MD, USA) ,  CALHOUN Vince D. (Univ. New Mexico, NM, USA) ,  CALHOUN Vince D. (Mind Res. Network, NM, USA)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 103  号： 9  ページ： 1478-1493  発行年： 2015年09月 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数の分野において,与えられたタスクに対し補完的多重データを得る機会が今日増えているが,この場合の主な課題はそのタスクに最も有用かつ関連性の高い特徴抽出である。データ集合間の相互作用はほとんど不明なため,前提を最小に止めるデータ駆動手法の重要性が増している。ブラインド信号源分離技法で広く利用される独立成分解析(ICA)と,またICAを多重データ集合に拡張した独立ベクトル解析(IVA)はその代表例であり,IVAは多重集合データ解析の多変量手法を提供する。本論文は,マルチモーダルデータ融合に焦点を絞り,ICAとIVAを利用した信号源分離を,方法の多変量性とデータの多様性処理を強調しながら概観した。正準相関解析(CCA)と多重集合(M)CCAも概観し,そのIVAとの関連を確立した。さらに結合(j)ICAと転置(t)IVAモデルも導入し,シミュレーション結果により,これらモデルの特性を考察した。

シソーラス用語： *データ融合 ,  多モード ,  信号処理 ,  *独立成分分析 ,  *ベクトル解析 ,  集合 ,  知識表現 ,  多様性 ,  多変数系 ,  補完 ,  特徴抽出 ,  分析 ,  計算機シミュレーション ,  データモデル ,  データ解析 ,  技術展望 ,  融合
準シソーラス用語： データ集合 ,  *ブラインド信号源分離 ,  モダリティ ,  正準相関解析 ,  多重集合 ,  多変量 ,  *マルチモーダル融合

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 信号源分離 ,  マルチモーダル ,  データ融合 ,  ICA ,  モデル