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J-GLOBAL ID：201902256267725972   整理番号：19A0492267

アルファ-ベータ対数-DET発散の最適化と二つのクラスの運動画像運動の空間フィルタリングにおけるそれらの応用【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Alpha-Beta Log-Det Divergences and their Application in the Spatial Filtering of Two Class Motor Imagery Movements

著者 (7件)： Thiyam Deepa Beeta (Department of Sensor and Biomedical Technology, School of Electronics Engineering, VIT University, Vellore, Tamil Nadu 632014, India) ,  Thiyam Deepa Beeta (Departamento de Teoria de la Senal y Comunicaciones, Universidad de Sevilla, Camino de los Descubrimientos s/n, Seville 41092, Spain) ,  Cruces Sergio (Departamento de Teoria de la Senal y Comunicaciones, Universidad de Sevilla, Camino de los Descubrimientos s/n, Seville 41092, Spain) ,  Olias Javier (Departamento de Teoria de la Senal y Comunicaciones, Universidad de Sevilla, Camino de los Descubrimientos s/n, Seville 41092, Spain) ,  Cichocki Andrzej (Laboratory for Advanced Brain Signal Processing, Brain Science Institute, RIKEN, 2-1 Hirosawa, Wako, Saitama 351-0198, Japan) ,  Cichocki Andrzej (Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw 01-447, Poland) ,  Cichocki Andrzej (Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech), Moscow 143026, Russia)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 3  ページ： 89  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正定行列に対するAlpha-Beta Log-Det発散は,二つの実数定数によりパラメータ化される柔軟な発散であり,二乗Riemann計量,ステイン損失,S発散などのいくつかの関連する古典的事例を特定することができ,これらの発散に基づく新しい分類基準を最適化して,モータ画像運動の分類問題を検討した。本研究論文は,上記の問題を扱うために,3つの主要なセクションに分けた。(1)最初に,クラス条件付き共分散行列の適切なスケーリングを用いて,各クラスに対する空間フィルタの事前定義数を持つCommon空間パターン(CSP)解と,それらの異なるフィルタ選択ポリシーを適合させることによる発散最適化問題としての表現を結び付けることができることを証明した。(2)Alpha-Beta Log-Det発散の勾配に対する閉形式公式を導出し,これにより,多くの実用的応用において,それを容易に使用することができるだけでなく,最適化を実行することができる。(3)最終的に,β発散に基づくモータ画像運動のロバストな空間フィルタリングを提案したSamekらの研究と類似性において,Alpha-Beta Log-Det発散の最適化をこの問題に適用した。得られた部分空間アルゴリズムは,異なるシナリオにおけるいくつかの発散の性能とロバスト性を試験するための統一的枠組みを提供する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *対数 ,  ステイン ,  *空間フィルタ ,  電動機 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  パラメタリゼーション ,  類似性 ,  *空間フィルタリング ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *フィルタ ,  *画像
準シソーラス用語： 閉形式 ,  共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 類似性測度 ,  共通空間パターン(CSP) ,  対称正定値行列に対する一般化発散 ,  脳コンピュータインタフェイス(BCI) ,  アルファ-ベータ対数-DET発散

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

引用文献 (58件)：

• Samek, W.; Kawanabe, M.; Müller, K.R. Divergence-based framework for common spatial patterns algorithms. IEEE Rev. Biomed. Eng. 2014, 7, 50-72.
• Huang, Z.; Wang, R.; Shan, S.; Li, X.; Chen, X. Log-Euclidean Metric Learning on Symmetric Positive Definite Manifold with Application to Image Set Classification. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), Lille, France, 6-11 July 2015.
• Salzmann, M.; Hartley, R. Dimensionality Reduction on SPD Manifolds: The Emergence of Geometry-Aware Methods. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2016.
• Sra, S.; Hosseini, R. Geometric Optimization in Machine Learning Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications: For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2016.
• Horev, I.; Yger, F.; Sugiyama, M. Geometry-aware principal component analysis for symmetric positive definite matrices. In Proceedings of the 7th Asian Conference on Machine Learning, Hong Kong, China, 20-22 November 2015; pp. 1-16.

タイトルに関連する用語 (9件)： 対数 ,  DET ,  発散 ,  最適化 ,  クラス ,  動画像 ,  運動 ,  空間フィルタリング ,  応用