抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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画像の収集と複数ドメインを横断する節理視覚認識のための高次共起統計を捕捉する確率モデルを提案した。より重要なことは,個々の領域におけるマルチクラスGauss過程分類器からの出力を相関させることによって複数の分野にまたがって構造化された出力を予測した。相関テンソルのセットは,単一ドメイン内と同様に複数の分野にまたがって関係をモデル化するために採用した。これはセット対関係モデルを用いての代わりに高次関係モデルを求めることが可能となる。このようなテンソル関係はマルチドメインを横断する視覚例の異なるカテゴリーの正と負の共起の両方に基づいている。対関係を調べたこれは最も以前のモデルと対照的である。四つの挑戦的な画像コレクション上で実験を行った。実験結果により,提案モデルの有効性を明確に示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】