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J-GLOBAL ID：202202213038707508   整理番号：22A0496842

適応低ランクカーネルブロック対角表現部分空間クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive low-rank kernel block diagonal representation subspace clustering

著者 (4件)： Liu Maoshan (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China) ,  Wang Yan (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China) ,  Sun Jun (Jiangsu Provincial Engineering Laboratory of Pattern Recognition and Computational Intelligence, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China) ,  Ji Zhicheng (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 2  ページ： 2301-2316  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カーネル部分空間クラスタリングアルゴリズムは,非線形部分空間モデルに取り組むことを目的とする。ブロック対角表現部分空間クラスタリングは,kブロック対角行列を追求する上で,より有望な能力を有した。したがって,カーネル部分空間クラスタリングの低ランクと適応性はクラスタリング性能を上げることができるので,適応低ランクカーネルブロック対角表現(ALKBDR)部分空間クラスタリングアルゴリズムを本研究で提案する。一方では,実際的視覚データの非線形性質のために,カーネルブロック対角表現(KBDR)部分空間クラスタリングアルゴリズムを提唱した。提案したKBDRアルゴリズムは,まず元の入力空間を線形分離可能なカーネルHilbert空間に写像し,次に特徴空間上のスペクトルクラスタリングを適用する。一方,ALKBDRアルゴリズムは適応カーネル行列を使用し,さらにクラスタリング性能を促進するために特徴空間を低ランクにする。拡張Yale BデータベースとORLデータセットに関する実験結果は,本論文でテストした他の先進部分空間クラスタリングアルゴリズムと比較して,提案したKBDRとALKBDRアルゴリズムの優れた品質を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert空間 ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  データベース ,  *クラスタ化 ,  適応性 ,  線形性 ,  非線形性
準シソーラス用語： 対角行列 ,  *部分空間 ,  空間モデル ,  特徴空間 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  スペクトラルクラスタリング ,  *部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： カーネル部分空間クラスタリング ,  ブロック対角表現 ,  適応低ランク

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  カーネル ,  角 ,  表現 ,  部分空間クラスタリング