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J-GLOBAL ID：201802262186859235   整理番号：18A0586991

全変動とグラフエネルギー情報を用いたグラフ信号分類【Powered by NICT】

Graph signals classification using total variation and graph energy informations

著者 (3件)： Ahmed H. Bay (IRENav, Ecole Navale/Arts-Metiers ParisTech, CC 600, 29240 Brest Cedex 9, France) ,  Dare D. (IRENav, Ecole Navale/Arts-Metiers ParisTech, CC 600, 29240 Brest Cedex 9, France) ,  Boudraa A.O. (IRENav, Ecole Navale/Arts-Metiers ParisTech, CC 600, 29240 Brest Cedex 9, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 667-671  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： 本研究では,グラフ信号分類の問題を考察した。二属性,すなわち全変動(TV)とグラフ信号分類のためのグラフエネルギー(GE)の関連性を調べた。TVは,効率的なグラフ識別のためのコンパクトで有益な特性である。GE情報を用いて適切な情報であるグラフ構造の複雑さを定量化することである。これら二つの属性に基づいて,三類似性測度を導入した。これら対策の鍵は,それらの低い複雑さである。これら類似性測度の有効性を五つのデータセットと文献五カーネルベース法のものと比較して結果を説明した。グラフベンチマークデータセット上での計算時間と分類精度結果を報告した。得られた結果は,CPU実行時間と分類精度の意味で,提案手法の有効性を確認した。また,これらの知見は,グラフ信号分類のためのTVとGE情報の可能性を示した。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： CPU時間 ,  類似性 ,  *測度
準シソーラス用語： 実行時間 ,  分類精度 ,  グラフ構造 ,  *信号分類 ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 全変動 ,  グラフ ,  エネルギー ,  信号分類