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J-GLOBAL ID：202202219294762343   整理番号：22A0203078

オープン集合認識のための集団決定【JST・京大機械翻訳】

Collective Decision for Open Set Recognition

著者 (2件)： Geng Chuanxing (MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence, College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Chen Songcan (MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence, College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 34  号： 1  ページ： 192-204  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オープンセット認識(OSR)において,ほとんど全ての既存の方法は,個々のインスタンスを認識するために特別に設計され,これらのインスタンスはバッチに集合的に来る。決定における認識器は,経験的にセットされた閾値を用いて,いくつかの既知のクラスにそれらを拒絶または分類する。したがって,決定閾値は重要な役割を果たす。しかし,その選択は通常,未知クラスからの利用可能な情報不足によるリスクを必然的に発生させる既知のクラスの知識に依存する。一方,より現実的なOSRシステムは,拒絶決定にちょうど静止するべきであるが,特に拒絶インスタンス間の隠れ未知クラスを発見するためには,既存のOSR法は特別な注意を払わない。本論文では,新しいクラス発見のために既存のOSRを拡張する目的で,テストインスタンス間の相関を考慮しながら,新しい集団/バッチ決定戦略を導入した。特に,集団決定ベースのOSRフレームワーク(CD-OSR)を,階層的Dirichletプロセス(HDP)をわずかに修正することによって提案する。HDPのおかげで,CD-OSRは決定閾値を定義する必要がなく,オープンセット認識と新しいクラス発見を同時に実装できる。最後に,ベンチマークデータセットに関する広範な実験は,CD-OSRの妥当性を示した。Copyright 2022 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： *ベンチマーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 集合