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J-GLOBAL ID：202002230388080099   整理番号：20A0916422

重み付きテンソル核ノルム近似を用いた画像クラスタリングのための2方向最適化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Two-Way Optimization Framework for Clustering of Images using Weighted Tensor Nuclear Norm Approximation

著者 (4件)： Johnson Akhil (National Institute of Technology,Dept. of Electronics and Communication Engineering,Calicut,India) ,  Francis Jobin (National Institute of Technology,Dept. of Electronics and Communication Engineering,Calicut,India) ,  Madathil Baburaj (Government College of Engineering,Dept. of Applied Electronics and Instrumentation,Calicut,India) ,  George Sudhish N (National Institute of Technology,Dept. of Electronics and Communication Engineering,Calicut,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NCC  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 多次元データのクラスタリングは異なる分野での応用を見出した。既存の方法の中で,スペクトルクラスタ化技術は,その優れた性能と低い計算複雑性のために大きな注目を集めている。スペクトルクラスタリング法におけるクラスタリング精度は,データから学習された親和性行列に依存する。従来のクラスタリング技術は,それらが画像をベクトル化するので,画像の空間的側面を捉えることができない。提案した手法では,画像を3方向テンソルの横方向スライスとして積み重ねた。さらに,二方向最適化問題を定式化し,スパースt線形結合テンソルを抽出した。テンソルスパース性を強化するための最適化問題に重み付きテンソル核ノルム(WTNN)を導入し,それによりクラスタ化精度を改善した。提案した方法の性能を3つのポピュラーなデータセットで評価した。評価は,提案した方法が最先端の方法より優れた性能を持つことを示した。Copyright 2020 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： *最適化 ,  *テンソル ,  最適化問題 ,  *近似法 ,  スペクトル ,  クラスタ化 ,  計算量 ,  親和性 ,  定式化 ,  *ノルム
準シソーラス用語： スパース性 ,  線形結合 ,  ベクトル化 ,  スペクトラルクラスタリング ,  多次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： テンソル ,  核 ,  ノルム ,  近似 ,  画像クラスタリング ,  2方向 ,  最適化 ,  フレームワーク