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J-GLOBAL ID：201802210406558091   整理番号：18A0586218

なぜそこに止める:マルチモーダル分類に向けて新しい山登り法に基づくアプローチ【Powered by NICT】

Why Stop There?: A Novel Hill Climbing Based Approach Towards Multimodal Classification

著者 (4件)： Datta Deepanwita ,  Nakhate Prasad Suresh ,  Singh Sanjay K. ,  Chowdary C. Ravindranath
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AICCSA  ページ： 835-839  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： 個々の特性解析は,マルチモーダル溶液への道を与えているが過去数十年はオブジェクト分類におけるパラダイムシフトに直面している。テキストと画像のような異なるモダリティ間の意味論的ギャップはまだ同じに向けられている研究と資源のかなりの量が課題であり続けている。マルチモーダルタスクの一つの重要な側面は,同定された特徴を適切に組み合わせることが最適結果を高精度で得ることができるようにした。文献にはかなりの数のそのような特徴組合せ技術であるが,改善のための十分な範囲を観察することができる。本論文では,山登り法を用いた分類タスクのための最適特徴組合せのこの問題を解決することを試みた。山登り法の欠点を克服するために,分類の効率と精度を有意に増加させることを改良版を提案した。確立されたメトリックスを用いた標準データセット上での徹底した実験は,提案した方法が最新の特徴組合せ手法に優ることを実証した。Copyright 2018 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： 画像 ,  *多モード ,  性能分析 ,  意味論
準シソーラス用語： メトリックス ,  高精度 ,  モダリティ ,  テキスト ,  オブジェクト分類 ,  *山登り法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチモーダル ,  分類 ,  山登り法