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J-GLOBAL ID：201802265799439035   整理番号：18A0861246

Eclipse 反復的に処理された空間日食食クラスタ化を活用する重心のアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

ECLIPSE: Ensembles of Centroids Leveraging Iteratively Processed Spatial Eclipse Clustering

著者 (3件)： Li Chunchun ,  Gunther Manuel ,  Boult Terrance E.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WACV  ページ： 131-140  発行年： 2018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： クラスタリングは機械学習とデータ解析のための教師なし技術である。重心,接続性,密度,あるいは分布ベースのクラスタリングのような異なるクラスタリング法が多くの視覚応用におけるステップとして適用されてきた。最近,顔のクラスタリングが顔認識分野において重要なタスクになり,LFWとIJB-Bデータセットに関する評価ベンチマークが作成されている。本論文において,著者らは,重心,密度,および連結性ベースのクラスタリングアルゴリズムの優位性を組み合わせた,Centroid Leveraging Iterative Processed Spatial Eclipse(ECLIPSE)クラスタリングアルゴリズムのアンサンブルを提示した。ここで,著者らは,重心,密度,および連結性ベースのクラスタリングアルゴリズムの利点を結合した。著者らは,ECLIPSEが,ユークリッド,コサイン,およびBray-Curtis距離のような多くの種類の距離測度で動作できることを示した。LFWとIJB-Bデータセットに対する深い特徴を抽出するために,アラインメントのない部分的特徴抽出(AFFFE)ネットワークを提示した。これらの特徴を用いて,著者らの実験結果は,ECLIPSEが関連アルゴリズムより良いクラスタの真の数を推定することができて,特に大規模データセットのために最先端のクラスタリング結果を提供することができることを示した。IJB-Bプロトコルにおけるヒントのみを用いて,AFFFEとECLIPSEは最先端の状態を著しく前進させる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロトコル ,  *重心 ,  特徴抽出 ,  連結性 ,  *クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  ベンチマーク ,  データ解析 ,  アラインメント ,  機械学習 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  クラスタリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Eclipse ,  反復 ,  日食 ,  クラスタ化 ,  活用 ,  重心 ,  アンサンブル