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J-GLOBAL ID：201802257988684635   整理番号：18A0382871

実時間画像認識における最尤近似最近傍法【Powered by NICT】

Maximum-likelihood approximate nearest neighbor method in real-time image recognition

著者 (1件)： Savchenko A.V. (National Research University Higher School of Economics, Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis, 136 Rodionova St., Nizhny Novgorod 603093, Russia)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 61  ページ： 459-469  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： パターン認識法ですべてのクラスの網羅的探索を実時間で実行できない,データベースが,多数のクラスを含んでいる。本論文では,新しい確率的近似的最近傍(NN)法を導入した。最も知られている高速近似NNアルゴリズムにもかかわらず,この方法は発見されていない。チェック参照物体までの距離の結合確率密度(尤度)は,各クラスに対して推定した。次参照事例が最大尤度を持つあるクラスから選択した。この方法の二次メモリ要求に対処するために,著者らはその修飾,全例からの距離を処理する最も遠い第一横断選択ピボットの小集合を提案した。配向勾配と深層ニューラルネットワークに基づく画像特徴のヒストグラムを用いた顔認識の実験的研究は,提案した方法が媒体データベースのための知られている近似NNアルゴリズムよりもはるかに高速であることを示した。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： 画像特性 ,  *近似法 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  *画像認識 ,  *最尤法 ,  確率近似 ,  媒質 ,  ヒストグラム ,  高速度 ,  記憶装置 ,  確率密度
準シソーラス用語： 尤度 ,  *最近傍法 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 近似最近傍法 ,  大規模データベース ,  最大尤度 ,  実時間パターン認識 ,  画像認識 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  H OG(有向勾配のヒストグラム) ,  深神経回路網

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 実時間 ,  画像認識 ,  最尤 ,  近似 ,  最近傍法