機能的レジストレーションと局所変動:同定可能性,ランクおよびチューニング【JST・京大機械翻訳】

Chakraborty Anirvan; Panaretos Victor M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221263531214 整理番号：22P0039976

機能的レジストレーションと局所変動:同定可能性,ランクおよびチューニング【JST・京大機械翻訳】

Functional Registration and Local Variations: Identifiability, Rank, and Tuning

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発行年： 2017年02月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月20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)

時間尺度のランダム変形(ワーピング)を受けた関数データのノンパラメトリックレジストレーション問題に対する理論と方法論を開発した。振幅変動(”垂直”変化)からのこの相変動(”水平”変動)の分離は,他の解析を適切に行うために重要であるが,そうでなければひどく歪むことができる。2種類の変動が同定可能な正確なノンパラメトリック条件を決定した。これらは,識別可能性が根底にあるランクに依存することを示す。いくつかの反例によって,著者らは,著者らの条件が,もし1つが真にノンパラメトリックなセットアップを望むならば,鋭いことを示した。そして,そこで,構造仮定や粗さペナルティのような一般的な修復が,容易に失敗できると注意する。次に,「局所変動測度」に基づくノンパラメトリックレジストレーション法を提案し,識別可能性を解明する主な要素である。この方法の重要な利点は,アラインメント量を制御するいかなる調整あるいはペナルティ化パラメータも自由であり,従って実際に遭遇する過剰/過小レジストレーションの問題を回避することである。同定可能領域の下で得られた推定子に対して漸近理論を提供したが,同定可能性からの穏やかな逸脱の下で,振幅変動のスペクトルギャップに関して得られたバイアスを定量化する。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 図形・画像処理一般

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