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J-GLOBAL ID：201702269810661653   整理番号：17A1724812

確率的配列カーネルを用いた迅速な鳥活動の検出【Powered by NICT】

Rapid bird activity detection using probabilistic sequence kernels

著者 (4件)： Thakur Anshul (School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology, Mandi) ,  Jyothi R. (School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology, Mandi) ,  Rajan Padmanabhan (School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology, Mandi) ,  Dileep A.D. (School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology, Mandi)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1754-1758  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： 鳥活性検出は,与えられた録音の中に存在する鳥音かどうかを決定するタスクである。本論文では,動的カーネルを用いたサポートベクトルマシン(SVM)を利用した鳥活性検出器について述べた。動的カーネルを異なる濃度を持つ特徴ベクトルの集合を処理するために使用されている。確率的配列カーネル(PSK)はこのような動的カーネルである。PSKは固定長ベクターに記録からの特徴ベクトルの集合に変換する。本研究では,PSKの変異体を用いることを提案した。固定長ベクトルを計算する前に,ケプストラム平均および分散正規化と短時間Gauss型特徴ベクトルを行った。これは異なる記録間の環境不整合を減少させた。さらに,固定長ベクトルのサイズを小さくすることによって提案した方法を高速化するための簡単な方法を実証した。精度の非常に小さな液滴とほぼ70%の高速化。提案した方法は,ランダムフォレスト分類器と比較し,より性能が優れていることを示した。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： 正規化 ,  ベクター ,  音響 ,  ケプストラム ,  検出器 ,  正規分布 ,  不整合 ,  サポートベクトルマシン ,  高速化 ,  *ベクトル ,  液滴
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  カーネル ,  鳥 ,  活動