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J-GLOBAL ID：201902267766067558   整理番号：19A2174775

分析辞書学習に基づく分類:ロバスト性のための構造【JST・京大機械翻訳】

Analysis Dictionary Learning Based Classification: Structure for Robustness

著者 (4件)： Tang Wen (Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Panahi Ashkan (Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Krim Hamid (Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Dai Liyi (Raytheon Integrated Defense Systems, Tewksbury, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 28  号： 12  ページ： 6035-6046  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 判別構造化解析辞書を分類タスクのために提案した。サブ空間(UoS)の結合の構造を,識別能力を強化するために,従来の解析辞書学習に統合した。より完全な一貫した分類を保証するために,簡単な分類器も同時に定式化関数に含まれる。アルゴリズムの解を乗算器の線形化交互方向法によって効率的に得た。さらに,分散構造化解析辞書学習を,大規模データセットに対処するために提示した。それは,異なる機械/コア/スレッドによって構造化された解析辞書を独立に訓練することができて,したがって,高い計算コストを避けることができる。合意構造化解析辞書とグローバル分類装置を,識別力と分類の効率を保護するために,分散方式において共同的に学習した。実験は,著者らの方法が,様々な視覚分類タスクにおいて,最先端のアルゴリズムよりも同等またはより良い性能を達成することを実証した。加えて,訓練と試験計算の複雑さも大いに減少した。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： 定式化 ,  分類装置 ,  *ロバスト性 ,  計算量 ,  乗算器 ,  アルゴリズム ,  スレッド ,  視覚
準シソーラス用語： 計算コスト ,  大規模データセット ,  線形化 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分析 ,  辞書学習 ,  分類 ,  ロバスト性