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J-GLOBAL ID：201702250330208731   整理番号：17A1667958

知識移転における極大エントロピークラスタリングアルゴリズムとテクスチャ画像セグメンテーションにおけるその応用【JST・京大機械翻訳】

A maximum entropy clustering algorithm based on knowledge transfer and its application to texture image segmentation

著者 (4件)： Cheng Yang (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122) ,  Jiang Yizhang (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122) ,  Qian Pengjiang (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122) ,  Wang Shitong (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 12  号： 2  ページ： 179-187  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文において,知識移転に基づく新しい極大エントロピークラスタリング技術を研究した。2つの挑戦的問題を解決する。1)対象領域における適切な知識を選択することにより,目標領域に対して移動学習を行い,最終的に目標領域のクラスタリング性能を強化する。2)ソース領域のクラスタ数がターゲット領域のクラスタ数と一致しない場合には,移動クラスタ化を行うことができる。本論文では,クラスタ中心に基づく新しい移動クラスタ化機構を提案する.1つの新しい移動クラスタ化機構を提案した。さらに,この機構を古典的極大エントロピークラスタリングアルゴリズムと融合して,知識移転に基づく極大エントロピークラスタリングアルゴリズム(KT-MEC)を提案した。実験結果により,異なる移動場面におけるテクスチャ画像セグメンテーションの応用において,KT-MECアルゴリズムは,多くの既存のクラスタリングアルゴリズムよりも,より高い精度と雑音耐性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ ,  学習 ,  *アルゴリズム ,  雑音安定度 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *テクスチャ ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *最大エントロピー ,  *知識移転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： transfer learning ,  center transfer matching ,  maximum entropy clustering ,  texture image segmentation ,  robustness

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識移転 ,  極大エントロピー ,  クラスタリングアルゴリズム ,  テクスチャ ,  画像セグメンテーション ,  応用