文献

J-GLOBAL ID：201902264961032629   整理番号：19A0512736

シーン分類のための対称性と一様性正則化によるLBP構造最適化【JST・京大機械翻訳】

LBP-Structure Optimization With Symmetry and Uniformity Regularizations for Scene Classification

著者 (3件)： Ren Jianfeng (School of Electrical & Electronics Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Jiang Xudong (School of Electrical & Electronics Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Yuan Junsong (School of Electrical & Electronics Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 1  ページ： 37-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 局所二値パターン(LBP)とその変種は多くの視覚認識タスクで広く使われている。ほとんどの既存のアプローチはLBP特徴を抽出するためにあらかじめ定義されたLBP構造を利用する。最近,データ駆動LBP構造は有望な結果を示した。しかし,制限された数の訓練サンプルにより,データ駆動構造は訓練サンプルに適合する可能性があり,したがって,新しい試験サンプルでは良くは一般化できない。この問題を扱うために,LBP構造最適化のための2つの構造正則化制約,すなわち対称性制約と均一性制約を提案した。これらの2つの制約は,LBP構造の設計に関する人間の事前知識を伝える,あらかじめ定義されたLBP構造によって触発される。LBP構造最適化を二値二次計画問題として行い,分枝限定アルゴリズムにより効率的に解いた。2つのシーン分類データセットに関する評価は,あらかじめ定義されたLBP構造と制約されていないデータ駆動LBP構造の両方と比較して,提案した手法の優れた性能を実証した。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】

シソーラス用語： 対称性 ,  分枝限定法 ,  二次計画法 ,  視認 ,  *正則化 ,  *構造最適化
準シソーラス用語： 事前知識 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： シーン分類 ,  対称性 ,  一様性 ,  正則化 ,  LBP ,  構造最適化