文献

J-GLOBAL ID：201802278291786170   整理番号：18A0519083

マルチビューネットワークに基づく社会的タグ付きランドマーク画像クラスタリング【Powered by NICT】

Multi-view network-based social-tagged landmark image clustering

著者 (2件)： Kim So Yeon (Department of Computer Engineering, Ajou University, S. Korea) ,  Sohn Kyung-Ah (Department of Computer Engineering, Ajou University, S. Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3680-3684  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： 複数タイプ社会的メディアデータの豊富な情報を持っているが,学習マルチモーダル社会データはusergeneratedデータにおけるデータ不均一性と雑音のため困難である。この問題を解決するために,雑音に対してロバストであり,包括的なネットワークの基礎となる構造を反映している完全に多視点ネットワークに基づくクラスタリング手法を提案した。提案したアプローチを実証するために,ランドマークの挑戦的な標識画像をクラスタリングした。結果は,提案した方法は,他の以前に報告された多視点クラスタリングアルゴリズムよりも優れており,各ビューのためのネットワークの利点を利用して良いことを示した。さらに,提案した方法とクラスタリング結果によって構築された標識画像ネットワークを広範囲に解析した。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： 不均一性 ,  *画像 ,  学習 ,  *クラスタ化 ,  多モード ,  *ネットワーク ,  雑音 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 ,  メディアデータ ,  *画像クラスタリング ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチビュー ,  社会 ,  タグ ,  ランドマーク ,  画像クラスタリング