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J-GLOBAL ID：202102226567997513   整理番号：21A3307556

増分分位推定量を用いたTukey深さの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Tukey depth using incremental quantile estimators

著者 (3件)： Hammer Hugo L. (OsloMet - storbyuniversitetet Fakultet for teknologi kunstog design, Norway) ,  Yazidi Anis (OsloMet - storbyuniversitetet Fakultet for teknologi kunstog design, Norway) ,  Rue Havard (OsloMet - storbyuniversitetet Fakultet for teknologi kunstog design, Norway)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 距離の測度,あるいは,データポイントが互いに相対的に位置付けられるかは,パターン認識において基本的である。深さ測度の概念は,任意の点がデータセットに配置され,この点で興味深い概念である。しかし,この概念は統計的文献において多くの注目を受けてきたが,パターン認識におけるその応用はまだ限られている。パターン認識における深さ概念の適用可能性を増すために,深さ概念に関連したよく知られた計算課題を取り上げ,増分分位推定器を用いて深さを推定することを示唆した。提案アルゴリズムは,データセットが前もって知られているとき,深さを推定することができるだけではなく,再帰的更新を用いて動的に変化するデータストリームのための深さも追跡することができた。アルゴリズムの追跡能力を,リアルタイム加速度計観測からの人間活動の変化の検出に関連した実生活応用に基づいて実証した。提案したアプローチの柔軟性を考えると,それは観測の分布パターンにおけるいかなる種類の変化も検出でき,従ってMahalanobis距離に基づく検出アプローチを凌駕する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  測度 ,  パターン認識 ,  加速度計 ,  柔軟性 ,  *推定量
準シソーラス用語： 人間活動 ,  データストリーム ,  Mahalanobis距離 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データストリーム ,  増分分位推定量 ,  分布パターン ,  実時間解析 ,  Tukey深さ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 増分 ,  推定量 ,  推定