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J-GLOBAL ID：201802223950325361   整理番号：18A0382935

画像分類への応用を伴う同一でないデータのための新しい距離測度【Powered by NICT】

A new distance measure for non-identical data with application to image classification

著者 (7件)： Swaminathan Muthukaruppan (Temasek Life Sciences Laboratory, 1 Research Link, National University of Singapore, Singapore) ,  Swaminathan Muthukaruppan (Department of Biological Sciences, National University of Singapore, Singapore) ,  Yadav Pankaj Kumar (Temasek Life Sciences Laboratory, 1 Research Link, National University of Singapore, Singapore) ,  Piloto Obdulio (Entopsis LLC, 601 West 20th St, Hialeah, FL33136, USA) ,  Sjoblom Tobias (Rudbeck Laboratory SE-751 85 Uppsala, Uppsala University, Sweden) ,  Cheong Ian (Temasek Life Sciences Laboratory, 1 Research Link, National University of Singapore, Singapore) ,  Cheong Ian (Department of Biological Sciences, National University of Singapore, Singapore)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 63  ページ： 384-396  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： 距離測度は,多くのコンピュータビジョンアルゴリズムの部品および一部である。すべての既存の距離測度の基本的な仮定は,特徴要素である独立かつ同一に分布することである。しかし,実世界の設定では,一般的なデータ生成機構を持っているしてもデータは一般的に不均一な発生源が起源である。これら源は同じ必要性による分布していないため,同一分布の仮定は不適切である。ここでは,統計的解析局所画像記述子の特徴要素が実際に非一様分布していることを示した。統一分布仮定を省略の影響を試験するために,ポアソン-二項半径(PBR)と呼ばれる新しい距離測度を作成した。PBRは,ビンツービン情報の分散を考慮したビンツービン距離である。PBRの性能を,六種類の異なる分類と認識応用をカバーする十二個のベンチマークデータセットで評価した:テクスチャ,材料,葉,シーン,耳バイオメトリックスとカテゴリーレベル画像分類。これらの実験からの結果は,PBRは,大半のデータ組の最新の距離測度よりも優れており,残りに匹敵する性能を達成する,距離測度の異なる分布を考慮した分類と認識タスクにおける性能を改善できることを示唆した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイオメトリクス ,  *画像 ,  統計解析
準シソーラス用語： 質感 ,  一様分布 ,  発生源 ,  *距離測度 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ポアソン-二項分布 ,  半計量距離 ,  同一でないデータ ,  距離測度 ,  画像分類 ,  画像認識

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 ,  応用 ,  距離測度