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J-GLOBAL ID：201702228592095732   整理番号：17A1427278

RGB D物体認識におけるカーネル四元数主成分分析とその応用【Powered by NICT】

Kernel quaternion principal component analysis and its application in RGB-D object recognition

著者 (6件)： Chen Beijing (Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China) ,  Chen Beijing (Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology (CICAEET), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China) ,  Chen Beijing (College of Information & Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon 440746, Korea) ,  Yang Jianhao (Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China) ,  Jeon Byeungwoo (College of Information & Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon 440746, Korea) ,  Zhang Xinpeng (School of Communication & Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 266  ページ： 293-303  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 既存四元数主成分分析(QPCA)は線形四元数信号を処理するための主に開発された線形ツールであるが,四成分を持つ四元数行列による三成分のカラー画像信号を表現する際のQPCAに使用される四元数表現(QR)は冗長性を生成する。本論文では,カーネル法を用いて,非線形四元数信号を処理するためのカーネルQPCA(KQPCA)としてQPCAを改善する加えて,RGB情報および深さ情報の両方がRGB-D画像を表現するためのQRを向上させると考えられた。改良QRは四次元四元数領域を完全に利用する。は最初の三タイプ,KQPCAの基本的な考えを提供する,双方向二次元KQPCA(BD2DKQPCA)と改善されたQRに基づくRGB D物体認識のためのアルゴリズムを提案した。四の公共データ集合での実験結果は,提案したBD2DKQPCAベースアルゴリズムは,他の既存のPCAに基づくアルゴリズム,RGB物体認識に関係なくあるいはRGB D物体認識を含む十七比較アルゴリズムの中で最良の性能を達成することを示した。さらに,比較した全てのアルゴリズムのための,RGB情報を考慮したよりも物体認識においてより優れた性能を達成することが示されている両RGBと奥行き情報に関する一考察。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *四元数 ,  冗長性 ,  二次元 ,  *主成分分析 ,  *物体認識 ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  画像 ,  色信号 ,  四次元
準シソーラス用語： 奥行 ,  Kernel法 ,  *RGB-D , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 主成分分析 ,  四元数 ,  カーネル関数 ,  RGB D物体認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： RGB ,  物体認識 ,  カーネル ,  四元数 ,  主成分分析 ,  応用