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J-GLOBAL ID：201702277322548263   整理番号：17A1250570

スパース表現に基づく開集合認識【Powered by NICT】

Sparse Representation-Based Open Set Recognition

著者 (2件)： Zhang He (Department of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ) ,  Patel Vishal M. (Department of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 8  ページ： 1690-1696  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 試験中に提示されていないすべてのクラスは,訓練中に知られているが開集合認識のための一般化スパース表現系分類(SRC)アルゴリズムを提案した。SRCアルゴリズムは分類のためのクラス再構成誤差を用いた。開集合認識のための識別情報の大部分はマッチングしない再構成誤差分布の整合と総和の尾部に隠されているので,統計的極値理論(EVT)を用いてこれらの二つの誤差分布の尾部をモデル化した。セット仮説検定問題への開集合認識問題を単純化した。新しい試験試料のテイル分布に対応する確信度スコアは,その同一性を決定するために融合した。提案した方法の有効性を四つの公開画像およびオブジェクト分類データセットを用いて実証した,この方法は多くの競争開集合認識アルゴリズムよりもかなり良好に遂行できることを示した。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： 仮説検定 ,  画像 ,  簡素化 ,  *アルゴリズム ,  モデリング ,  再構成
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  オブジェクト分類 ,  スコア ,  確信度 ,  極値理論 ,  識別子 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： スパース表現