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J-GLOBAL ID：201702245161506496   整理番号：17A1257258

多変量データにおける変化検出のための均一なヒストグラム【Powered by NICT】

Uniform histograms for change detection in multivariate data

著者 (3件)： Boracchi Giacomo (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegeria, Politecnico di Milano, Italy) ,  Cervellera Cristiano (Institute of Intelligent Systems for Automation, National Research Council, Italy) ,  Maccio Danilo (Institute of Intelligent Systems for Automation, National Research Council, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 1732-1739  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： データは多変量,挑戦的な条件における変化検出問題を取り上げ,定常データに適合する分布の特異的ファミリーを示唆するいかなる先験的情報や実験的証拠。なノンパラメトリック設定では,典型的にヒストグラムの形で定常データの分布のための経験的モデルを計算に頼っている。変化検出状況における建築ヒストグラムのための二つの方法を解析した。特に,均一性基準に従ったヒストグラム:密度の体積と均一性の均一性を考察した。前者の場合入力ドメインは規則的格子に分割し,後者では入力領域を分割定常データを含む同じ確率を有するサブセットを得るために適応した。両ヒストグラムでは,分布の変化を検出するための尤度ベースと距離ベースアプローチを実装したノンパラメトリックモニタリング手順を論じた。実験,人工的および実世界データセット双方上で行ったin,一様密度ヒストグラムと距離ベースアプローチの組合せが最良の変化検出性能を達成することを示した。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： 部分集合 ,  ノンパラメトリック法 ,  *ヒストグラム
準シソーラス用語： 尤度 ,  *多変量 ,  *変化検出 ,  多変量データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多変量データ ,  変化検出 ,  ヒストグラム