文献

J-GLOBAL ID：201702212975789837   整理番号：17A0148658

ノンパラメトリックテンプレートマッチングに対する2面合意学習

Two-Side Agreement Learning for Non-Parametric Template Matching

著者 (2件)： ZHANG Chao (Graduate School of Engineering, Iwate University) ,  AKASHI Takuya (Faculty of Engineering, Iwate University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E100.D  号： 1  ページ： 140-149(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは,テンプレートマッチングに関するマッチング類似性を測定する問題に取り組んでいる。多次元データ点の2セット間の暗黙の相関を学習する2面合意学習(TAL)と呼ぶ新しい方法を提案した。TALは,対称ツリー構造モデルを構築するために,一致する標本から学習した。ソースセットとターゲットセットからの2つのポイントは,各ポイントがモデルの同じリーフクラスタに入る場合に,2つの合意(TA)ペアを形成することに合意した。トレーニング段階では,各ノードの教師なしの弱い超平面を最初に学習した。その後,コスト関数に基づく木の選択が最終モデルを生成した。テスト段階では,点がリーフノードに伝搬し,類似点を定量化するためにTAペアを観察した。TALの使用は,客観的に定義することが難しい類似性を定義する際のあいまい性を軽減し,より収束した結果に導いた。実験は,最先端の方法に対する有効性を定性的および定量的に示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *パターンマッチング ,  ノンパラメトリック法 ,  強化学習 ,  適応訓練 ,  類似性 ,  マッチング ,  相関 ,  ツリー構造 ,  教師なし学習 ,  平面 ,  費用関数 ,  *学習 ,  *意思決定
準シソーラス用語： *テンプレートマッチング ,  ノンパラメトリック ,  *合意 ,  トレーニング ,  超平面 ,  コスト関数

著者キーワード (3件)： template matching ,  visual similarity ,  similarity learning

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

引用文献 (24件)：

• [1] A. Tversky, “Features of similarity,” Psychological review, vol.84, no.4, p.327, 1977.
• [2] D.P. Huttenlocher, G. Klanderman, and W.J. Rucklidge, “Comparing images using the hausdorff distance,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (PAMI), vol.15, no.9, pp.850-863, 1993.
• [3] T. Dekel, S. Oron, M. Rubinstein, S. Avidan, and W.T. Freeman, “Best-buddies similarity for robust template matching,” Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), 2015.
• [4] B.D. Lucas and T. Kanade, “An iterative image registration technique with an application to stereo vision,” Proc. 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), vol.81, pp.674-679, 1981.
• [5] C. Zhang and T. Akashi, “Fast affine template matching over galois field,” British Machine Vision Conference (BMVC), 2015.

タイトルに関連する用語 (2件)： 合意 ,  学習