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J-GLOBAL ID：201802266502947849   整理番号：18A0383014

スパース性増強共同表現を用いた効率的な分類【Powered by NICT】

Efficient classification with sparsity augmented collaborative representation

著者 (3件)： Akhtar Naveed (School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, 6009 WA, Australia) ,  Shafait Faisal (School of Computer Science and Electrical Engineering, National University of Sciences and Technology, H-12 Islamabad, Pakistan) ,  Mian Ajmal (School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, 6009 WA, Australia)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 65  ページ： 136-145  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： 多くの分類手法は,第1のすべてのクラスの訓練サンプルを用いてテスト試料を代表している。協調表現は,次に,試験サンプルを標識するために使用されている。表現のスパース性はこの分類方式の成功の鍵であると信じられている。しかし,より最近,協力ない方式は効果的になることをスパース性であると主張されている。この主張は,表現上での計算的に高価なスパース性制約を返納する可能にするので魅力的である。本論文では,まず,この主張を支持する解析を拡張し,スパース性は改善された分類に寄与する明示的に示し,計算利得のための無視され完全にすべきではない。この結果に刺激されて,スパース表現を用いた高密度協調表現を増強し,得られた表現を利用する効率的な分類法を提案した。拡張表現と分類法は,最新の協調的表現に基づく分類手法と比較して,より高い精度と低い計算時間を達成するために慎重に一緒に働く。ベンチマーク顔,オブジェクト,行動,シーンデータベース上での実験により,提案アプローチの有効性を示した。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： CPU時間 ,  利得 ,  *ベンチマーク
準シソーラス用語： 高密度 ,  スパース表現 ,  *スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチクラス分類 ,  スパース表現 ,  協調表現

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパース性 ,  増強 ,  共同 ,  表現 ,  分類