CLIPPER:ロバストなデータ結合のためのグラフ理論的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Lusk Parker C.; Fathian Kaveh; How Jonathan P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210496229559 整理番号：21P0062435

CLIPPER:ロバストなデータ結合のためのグラフ理論的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

CLIPPER: A Graph-Theoretic Framework for Robust Data Association

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発行年： 2020年11月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

CLIPPER(Consisent LInking,Pruning,およびPairway Erration Recification)を示し,雑音と異常値の存在におけるロバストなデータ連想のためのフレームワークである。幾何学的一貫性の概念を用いてグラフ理論フレームワークにおける問題を定式化した。このフレームワークを利用する最先端の技法は,大規模問題にうまくスケールしない組合せ最適化技術,あるいは高雑音,高異常値領域において低精度を与える発見的近似を用いる。対照的に,CLIPPERはコンビナトリアル問題の緩和を使用し,元の問題の最適に対応するために保証される解を返す。効率的な投影勾配上昇アプローチにより,低時間複雑性を達成した。実験は,CLIPPERが15msの一貫して低い実行時間を維持し,正確な方法が200の会合を有する小サイズの問題でさえ,それらのピークで24秒まで必要なことを示した。ノイズ点クラウド登録問題に関して評価したとき,CLIPPERは90%の異常値領域において100%の精度と98%の想起を達成して,一方,競合アルゴリズムは70%の異常値によって劣化を始めた。Stanford Bunnyの雑音の多いポイントを990の異常値関係と10のインリーア関係に関連付けて,CLIPPERは138msで100%の精度で8つのインリーア関係を成功裏に返す。コードはhttps://mit acl.github.io/clipperで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 数値計算 , システム・制御理論一般 , 図形・画像処理一般

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