文献

J-GLOBAL ID：201702244042692127   整理番号：17A1034013

耳形態のカーネル主成分分析【Powered by NICT】

Kernel principal component analysis of the ear morphology

著者 (5件)： Zolfaghari Reza (CARLab, School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Australia) ,  Epain Nicolas (IRT b-com, 1219 Avenue Champs Blancs 35510 Cesson-Se ́vigne ́ , France) ,  Jin Craig T. (CARLab, School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Australia) ,  Glaunes Joan (MAP5, Universite ́ Paris Descartes, Sorbonne Paris Cite ́ 75006, France) ,  Tew Anthony (Department of Electronics, The University of York, Heslington, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 481-485  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 耳の個体群に跨って変化させ,耳音響学における対応する変化を探索する耳形状の特徴を述べた。耳形状の空間にわたって実施した統計解析は,カーネル主成分分析(KPCA)を用いた。さらに,大変形微分同相計量マッピングの枠組みと初期運動量の空間,参照テンプレート耳形状から微分同相写像変換を記述する上で構成されるベクトル空間を利用している。KPCA(カーネル主成分分析)によって調べ耳形状の個体群は,鋳型(集団平均)耳に整列した剛体であることをSYMAREデータベースから124左と右耳形状である。ここに提示した研究では,最初の二のカーネル主成分によって捕獲された形態学的変化を示し,高速多重極境界要素法シミュレーションを用いて計算される耳の音響伝達関数を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  統計解析 ,  境界要素法 ,  微分同相写像 ,  モルフォロジー ,  大変形 ,  シミュレーション ,  ベクトル空間 ,  個体群 ,  高速度 ,  *微分 ,  剛体 ,  音響学 ,  運動量
準シソーラス用語： *カーネル主成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 耳 ,  形態 ,  カーネル主成分分析