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J-GLOBAL ID：201802260203493704   整理番号：18A0518816

事象と物体認識のための階層的辞書スパース符号化を用いた一般化されたプーリングピラミッド【Powered by NICT】

Generalized pooling pyramid with hierarchical dictionary sparse coding for event and object recognition

著者 (3件)： Chen Shuai (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, Beijing Institute of Technology, China) ,  Ma Bo (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, Beijing Institute of Technology, China) ,  Luo Pei (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, Beijing Institute of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2349-2353  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： 特徴符号化とベクトルプールしたbag-of-visual-words(BoW)法における画像認識に必須である。低レベル特徴をコードする豊富なものと,いかなる情報損失もなく,をプールした非常に挑戦的な研究である。本論文では,階層的辞書スパース符号化を用いた一般化プーリングピラミッドは豊富なスパース符号を得るとプーリングの相における情報損失を緩和するために導入した。二モジュールを含む:第一に,低レベル特徴と,階層的スパース表現を生成するためにスパース符号化のための学習される階層的辞書。第二に,ベクトルプーリングの相では,スパース符号の統計的分布をモデル化するために確率関数を利用した一般化プーリングピラミッドを示した。一般化プーリングピラミッドでは,異なるレベルの混合正規分布(GMM)で計算したFisherベクトル,画像を表現するために融合した。提案手法の性能は,多数の事象データセット(UIUCスポーツデータセット)と物体認識データセット(Caltech101データセット)のイメージ分類の実験で最先端の性能を上回った。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： *透視図法 ,  ベクトル ,  *物体認識 ,  *符号化 ,  画像 ,  画像認識 ,  モデリング
準シソーラス用語： 画像分類 ,  混合正規分布 ,  統計分布 ,  スパース表現 ,  データ損失 ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 事象 ,  物体認識 ,  辞書 ,  スパース符号化