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J-GLOBAL ID：201802235960914238   整理番号：18A0766886

増分識別非負行列分解アルゴリズムと顔認識への応用【JST・京大機械翻訳】

Incremental Discriminant Non-Negative Matrix Factorization and Its Application to Face Recognition

著者 (4件)： Cai Jing (浙江工業大学計算机科学与技術学院,浙江杭州 310023;浙江警察学院刑事科学技術系,浙江杭州 310053;基于大数据架構的公安信息化応用公安部重点実験室,浙江杭州 310053) ,  Wang Wanliang (浙江工業大学計算机科学与技術学院,浙江杭州,310023) ,  Zheng Jianwei (浙江工業大学計算机科学与技術学院,浙江杭州,310023) ,  Li Jiming (基于大数据架構的公安信息化応用公安部重点実験室,浙江杭州,310053)
資料名： Tu Xue Xuebao  (Tu Xue Xuebao)
巻： 38  号： 5  ページ： 715-721  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3013A  ISSN： 2095-302X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オンライン学習における顔認識の効率性問題を解決するために,増分識別非負性マトリックス分解アルゴリズムを提案した。従来の教師なし学習モードの下での増分非負行列分解アルゴリズムに基づいて,初期訓練サンプルデータと新しい訓練サンプルのクラス情報を用いて,同じクラスの訓練サンプルに対応する係数ベクトルの平均値を初期反復値として用い,クラス内ユークリッド距離の最小限の制約下で目的関数を構築した。それにより,より良い識別特性を得て,最適解を得るために必要な反復回数を著しく減少させた。ORLとPIE顔データベースに関する実験結果は,提案したアルゴリズムがより速い収束速度とより高い分類精度を有して,より高い効率性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  目的関数 ,  教師なし学習 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 分類精度 ,  収束速度 ,  最適解 ,  Euclid距離 ,  *非負行列 ,  オンライン学習 ,  *行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： face recognition ,  supervised learning ,  non-negative matrix factorization ,  incremental learning

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 増分 ,  識別 ,  非負行列 ,  分解 ,  アルゴリズム ,  顔認識 ,  応用