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J-GLOBAL ID：201702264659950874   整理番号：17A2001325

多重線形クラス特異的判別分析【Powered by NICT】

Multilinear class-specific discriminant analysis

著者 (4件)： Thanh Tran Dat (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Finland) ,  Gabbouj Moncef (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Finland) ,  Iosifidis Alexandros (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, Finland) ,  Iosifidis Alexandros (Department of Engineering, Electrical and Computer Engineering, Aarhus University, Denmark)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 100  ページ： 131-136  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベクトルデータ上で動作高次データに線形判別技術を移動させるために大きな努力が行われてきた,一般的に多重線形判別分析(MDA)法と呼ばれる。多くの既存の研究は,テンソルデータ表現上で定義されたクラス内分散へのクラス間分散を最大化することに焦点を当てた。しかし,テンソルデータのためのクラス特異的識別基準を採用する試みはされていない。本論文では,クラス特異的テンソルモデルを必要とする応用に適した多重線形部分空間学習法を提案した。手法は,特徴空間内の各個々のクラスの識別を最大化するが,入力の空間構造を保持していた。二つの問題,すなわち指値注文帳データに基づく顔画像解析と株価予測に提案した方法の効率を評価した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： テンソル ,  *判別分析 ,  画像分析 ,  立体構造 ,  データ表現 ,  *多重化 ,  *線形性
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  部分空間学習 ,  線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多重線形判別分析 ,  クラス特異的識別学習 ,  顔検証 ,  株価予測

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)： クラス ,  判別分析