文献

J-GLOBAL ID：201702285260092088   整理番号：17A1708836

ロバスト選好分析による多重構造回復【Powered by NICT】

Multiple structure recovery via robust preference analysis

著者 (2件)： Magri Luca (Dipartimento di Informatica, University of Verona, Strada le Grazie, Verona 15-37134, Italy) ,  Fusiello Andrea (DPIA, University of Udine, Via Delle Scienze, Udine 208-33100, Italy)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 67  ページ： 1-15  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  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： し好性分析と低ランク近似を利用することにより異常値で汚染されたデータからの複数のモデルの抽出を検討した。最初の点は選好空間で表現されている,ロバストPCA(主成分分析)と対称NMF(Non負行列因数分解)を用いて,多くの単一モデル問題,モデル尺度推定と結合したMSAC(M推定器サンプルコンセンサス)に触発されたアプローチを用いて取り組まれているにマルチモデル当てはめ問題を破壊した。公共,実データセット上での実験的検証により,提案手法では,最新技術よりも有利であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 嗜好性 ,  主成分分析 ,  異常値 ,  対称性 ,  *ロバスト性 ,  モデル
準シソーラス用語： マルチモデル ,  行列因数分解 ,  低ランク近似 ,  *多重構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチモデルフィッティング ,  モデル評価 ,  スペクトルクラスタリング ,  マトリックス因数分解

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  選好 ,  分析 ,  多重構造 ,  回復