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J-GLOBAL ID：201802213157039657   整理番号：18A1711602

画像分類のためのグラフベースの多重ランク回帰【JST・京大機械翻訳】

Graph-based multiple rank regression for image classification

著者 (5件)： Yuan Haoliang (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Li Junyu (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Lai Loi Lei (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Tang Yuan Yan (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau 999078, China) ,  Tang Yuan Yan (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 315  ページ： 394-404  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 画像分類は画像処理とパターン認識における一つの重要なタスクである。従来の画像分類法は通常画像をベクトルに変換する。しかし,本質的には,画像はマトリックスデータであり,画像の代わりにベクトルを用いると,マトリックスデータの相関を失う。この問題を扱うために,各行列データを各カテゴリに対するラベルに登録するために,多重ランクの左および右投影ベクトルを用いるグラフベースの多重ランク回帰モデル(GMRR)を提案した。データ空間の識別構造を利用するために,クラスコンパクトグラフを構築し,これらの左および右投影ベクトルを制約した。画像分類に関する広範囲の実験結果は,著者らの提案方法の有効性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  パターン認識 ,  *画像 ,  回帰モデル ,  ベクトル ,  *多重化
準シソーラス用語： *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多重ランク回帰 ,  グラフ正則化 ,  画像分類

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 (3件)： 画像分類 ,  グラフ ,  多重