抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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最近,マルチビュー登録問題を解くための効果的な手段として,動き平均化法を導入した。この方法は,最適化におけるFrobeniusノルム誤差を用いて,元の方法が異常値に敏感である相対運動の集合から大域的運動を回復することを目的とする。したがって,本論文では,最大相関エントロピー基準(MCC)に基づく新しいロバスト動き平均化法を提案した。特に,異常値に対する動き平均化のロバスト性を改善するために,Frobeniusノルム誤差を利用する代わりに,相関エントロピー測度を用いた。半二次技術に従って,相関最小化手順によって,コローエントロピー測度ベースの最適化問題を解決でき,それは,重み割当と加重運動平均化の演算を含んだ。さらに,コローエントロピーを利用するための適応カーネル幅の選択戦略を設計した。ベンチマークデータセットに関する実験結果は,新しい方法がマルチビュー登録のために精度とロバスト性に関して優れた性能を有することを示した。【JST・京大機械翻訳】