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J-GLOBAL ID：201702262718345846   整理番号：17A0160076

スパース部分空間クラスタリングに基づく跨域人顔移動学習手法【JST・京大機械翻訳】

Cross-domain face transfer learning based on sparse subspace clustering

著者 (2件)： Zhu Junyong (School of Data and Computer Science,Sun Yat-sen University) ,  Lu Feng (Insititute of Criminal Science and Technology)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 55  号： 5  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  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： 顔認識の効果は訓練されたトレーニングデータの規模に大きく依存し,訓練サンプルが不足している場合には,インナーとクラス間の分布の推定には大きな偏差が生じる。人工キャリブレーションのコストが高く、目標問題に関するいくつかの既存データを利用すれば、人工校正データの代わりに、人工キャリブレーションデータ量を減らすことができ、訓練サンプルの不足する顔認識問題に対して実現可能な解決案を提供する。そのため、この問題に対して、スパース部分空間クラスタリングとロバスト主成分分析に基づく人の顔移動学習方法を発展させ、補助データが複数のサブ空間の仮定の下で、无類標の異種補助データから情報の移動を実現でき、目標分類問題に有益な成分をマイニングすることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *学習 ,  主成分分析 ,  *透視図法
準シソーラス用語： 学習方法 ,  データ量 ,  顔認識 ,  *部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sparse subspace clustering ,  low rank matrix decomposition ,  robust principal component analysis ,  cross-domain face transfer learning

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 部分空間クラスタリング ,  域 ,  学習 ,  手法