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J-GLOBAL ID:201902227978174182   整理番号:19A0520989

画像解析のためのLpノルムによるロバストなテンソル主成分分析【JST・京大機械翻訳】

Robust tensor principal component analysis by Lp-norm for image analysis
著者 (4件):
資料名:
巻: 2016  号: ICCC  ページ: 568-573  発行年: 2016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)
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画像/ビデオの空間関係を完全に利用できるテンソル主成分分析(TPCA)は,古典的主成分分析(PCA)の一般化である。しかしながら,既存のTPCA法はFrobeniusノルムに基づいており,それは異常値に敏感である。TPCAの欠点を克服するために,本論文では,異常値に対してロバストな新しいLpノルムベースTPCA(TPCA-Lp)を提案した。また,TPCA-Lpの最適化を解くための反復アルゴリズムを設計し,その中で,すべての射影行列をターンによって最適化した。いくつかの顔データベースに関する実験結果は,提案したアプローチの利点を実証した。Copyright 2019 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
専用演算制御装置  ,  医用画像処理  ,  音声処理  ,  NMR一般  ,  符号理論 

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