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J-GLOBAL ID：201902253565728505   整理番号：19A1488398

教師付き多視点マルチラベル正準相関射影に基づく多特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Multi-feature Fusion Based on Supervised Multi-view Multi-label Canonical Correlation Projection

著者 (4件)： Maeday Keisuke (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Takahashi Sho (Faculty of Engineering, Hokkaido University) ,  Ogaway Takahiro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Haseyama Miki (N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 3936-3940  発行年： 2019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： 本論文は,教師つき多視点マルチラベル正準相関投影(sM2CP)に基づくマルチ特徴融合を提示した。提案した方法は,sM2CPベースの特徴融合を,その特性が異なる様々な畳込みニューラルネットワーク(CNNs)から得られる複数の特徴に適用する。高い表現能力を有する新しい融合特徴を得ることができるので,マルチラベル分類の性能改善を実現した。特に,マルチラベル問題に取り組むために,sM2CPはラベルベクトルのラベル類似性情報を教師つき多視点正準相関解析の目的関数に導入する。このように,sM2CPはマルチラベルアノテーションのような複雑なラベル情報を扱うことができる。本論文の主な貢献は,マルチラベル類似性情報を正準相関分析ベースの特徴融合アプローチに導入することによって,マルチラベル問題に対する複数のCNN特徴の特徴融合の実現である。実験結果は,sM2CPの有効性を示し,多重CNN特徴の効果的融合を可能にした。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】

シソーラス用語： 有効性 ,  類似性 ,  *射影 ,  ベクトル ,  多重化 ,  目的関数 ,  アノテーション ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *特徴融合
準シソーラス用語： 正準相関解析 ,  マルチラベル分類 ,  *正準相関 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 教師 ,  視点 ,  マルチ ,  ラベル ,  正準相関 ,  射影 ,  特徴融合