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J-GLOBAL ID：201702249641291814   整理番号：17A1254894

時間平滑による逐次部分空間クラスタリング【Powered by NICT】

Sequential Subspace Clustering via Temporal Smoothness

著者 (3件)： Liu Haijun ,  Cheng Jian ,  Wang Feng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FG  ページ： 245-250  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： 本論文では,逐次データのための新しい逐次部分空間クラスタリング法を開発した。状態theart法秩序化した部分空間クラスタリング(OSC)および時間的部分空間クラスタリング(TSC)によりヒントを得て,ここでは,逐次データの時間的滑らかさ関係を回収するための時間的予測可能性の概念に基づいた新しい局所時間的正則化項,長期分散に対する短期分散によって測定した,設計した。両凸目的関数を解決するために,交互凸探索(A CS)法に基づく単純で効率的な最適化アルゴリズムは,符号化マトリックスと辞書を学習するために考案した。ジェスチャーと顔データセット上で最先端の方法を用いた広範な実験結果と比較により,逐次データに対する提案した時間的平滑性逐次部分空間クラスタリング手法の有効性を示した。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： *凸形 ,  目的関数 ,  予測可能性 ,  平滑度 ,  正則化 ,  符号化
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  *部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 逐次 ,  部分空間クラスタリング