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J-GLOBAL ID：201702275932601971   整理番号：17A1034268

領域交差バーチャル分類のための局所密度による増強された正準相関解析【Powered by NICT】

Enhanced canonical correlation analysis with local density for cross-domain visual classification

著者 (4件)： Ko Wei-Jen (Dept. Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Yu Jheng-Ying (Dept. Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Chen Wei-Yu (Dept. Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Wang Yu-Chiang Frank (Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 1757-1761  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： 実世界視覚分類タスクは典型的に異なるドメインからの観測データを処理する必要がある。正準相関分析(CCA)によりヒントを得て,ここでは,領域間共通データに関連すると認識のための局所密度で強化されたCCAを提案した。投影領域間共通データの相関を最大化することに加えて,このCCAモデルを,各領域から観測された局所密度情報を利用した。その結果,CCAは代表的データを同定するのに優れた能力を示し,異常値のような雑音のあるデータは,CCA部分空間の誘導中に抑制することができる。我々の実験では,二クロスドメイン分類タスク:人物再認識とクロスビュー行動認識を解くための提案した方法を適用することに成功した。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： 雑音 ,  視覚 ,  再認 ,  *異常値
準シソーラス用語： 行動認識 ,  部分空間 ,  *正準相関解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 交差 ,  バーチャル ,  分類 ,  密度 ,  増強 ,  正準相関解析