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J-GLOBAL ID：201502294149305150   整理番号：15A0170726

LS-SVM群を複合した多クラス画像識別器のロバスト化

Classification Methods for Robust Image Matcher using Multiple LS-SVMs

著者 (2件)： 野瀬裕馬 (龍谷大 大学院理工学研究科) ,  川上肇 (龍谷大 理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2013  号： CG-153  ページ： WEB ONLY VOL.2013-CG-153,NO.2  発行年： 2013年11月21日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文は,多クラス識別器でロバスト画像識別を実現するための方法に関して,その有効性を議論している。1bitの誤り訂正機能が備わるECOCを用いて2クラス識別器を複合化した多クラス識別器に対して,ロバスト推定の手法を応用した識別面のロバスト学習と,2クラス識別器をLS-SVMで構成した場合に有効な識別方法が提案されている。LS-SVM群を複合化した画像識別器とL1-SVM群を複合化した画像識別器とにこれらの方法を適用して,提案方法の性能を評価した。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *サポートベクトルマシン ,  ロバスト性 ,  識別装置 ,  誤り訂正 ,  ロバスト推定 ,  評価試験 ,  性能評価 ,  誤り率 ,  判別分析 ,  機械学習
準シソーラス用語： *LS-SVM ,  *画像識別 ,  ロバスト学習

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (12件)：

• Kai Lienemann, Thomas Plotz, and Gernot A. Fink, On the Application of SVM-Ensembles Based on Adapted Random Subspace Sampling for Automatic Classification of NMR Data, M. Haindl, J. Kittler, and F. Roli (Eds.) :MCS2007, LNCS4472, pp.42-51, (2007)
• Albert D. Shieh and David F. Kamm, Ensambles of One Class Support Vector Machines, J. A. Benediktsson, J. Kittler, and F. Roli(Eds.):MCS2009, LNCS5519, pp. 181-190, (2009)
• Kai ming Ting and Lian Zhu, Boosting Support Cector Machines Succesfully, J. A. Benediktsson, J. Kittler, and F. Roli(Eds.):MCS2009, LNCS5519, pp.509-518, (2009)
• J. A. K. Suykens, T. Van Gestel, J. De Brabanter, B. De Moor, J. Vandewalle,“Least Squares Support Vector Machines”, World Scientific Pub. Co., Singapore, 2002.
• 阿部重夫,“パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門”, 森北出版, 2011.

タイトルに関連する用語 (4件)： LS-SVM ,  クラス ,  画像識別 ,  ロバスト