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J-GLOBAL ID：201802264751199199   整理番号：18A0518704

作用と表情認識のためのグラフ埋め込み判別分析と統計多様体カーネル【Powered by NICT】

A statistic manifold kernel with graph embedding discriminant analysis for action and expression recognition

著者 (2件)： Dai Shuanglu (Department of Electrical and Computer Engineering, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ07030, U.S.A.) ,  Man Hong (Department of Electrical and Computer Engineering, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ07030, U.S.A.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1792-1796  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： 判別分析を埋め込みグラフが有効であるがビデオベース認識タスクのための計算的に高価である。本論文では,視覚モデル化のための統計的多様体カーネルを提案した。判別分析により,作用と表情認識のために提案されたカーネルを用いた効果的な計算を達成することができる。対称正値性(SPD)マニホールドはビデオクリップのGauss混合分布の設置を提案した。第二に,射影カーネルはSPDマニホールド上に構築した。クラス間グラフ及びクラス間グラフはクラス間分離可能性およびクラス内コンパクト性を測定するために導入した。入力データの幾何学的構造は,このように開発した。限界判別分析(MDA)は最終的にSPDリーマン多様体のカーネルH ilbert空間で行った。認識は,最近傍(NN)法により達成した。有望な性能は,行動と顔表情認識のための提案した方法の有効性を示した。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： コンパクト性 ,  *多様体 ,  射影 ,  *グラフ ,  Riemann空間 ,  *判別分析 ,  対称性 ,  マニホールド
準シソーラス用語： 近傍 ,  分離可能性 ,  視覚モデル ,  *グラフ埋込み ,  *表情認識 , 【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 (7件)： 表情認識 ,  グラフ ,  埋め込み ,  判別分析 ,  統計 ,  多様体 ,  カーネル