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J-GLOBAL ID：202202253863756119   整理番号：22A0977381

多様体上のノンパラメトリックBayes回帰と分類,および3D蝸牛形状への応用【JST・京大機械翻訳】

Nonparametric Bayesian Regression and Classification on Manifolds, With Applications to 3D Cochlear Shapes

著者 (5件)： Fradi A. (LIMOS-CNRS, University of Clermont Auvergne, Clermont-Ferrand, France) ,  Samir C. (LIMOS-CNRS, University of Clermont Auvergne, Clermont-Ferrand, France) ,  Braga J. (CNRS-Universite ́ Toulouse III-Paul Sabatier, Toulouse, France) ,  Joshi S. H. (University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  Loubes J-M. (Toulouse Mathematics Institute, Toulouse, France)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 2598-2607  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 回帰や分類のような高度な形状解析研究は,しばしば,標準的な統計的定式化が不足している曲面多様体上で行う必要がある。これらの限界を克服するために,無限次元空間に関する直接推論を避け,代わりに球面Gauss過程分解によるBayes推定を実行する曲線の形状空間に関する新しい機械学習法を導入した。応用として,側頭骨の錐体部分内の蝸牛螺旋形空洞の形状を検討した。この問題は,特に子供において,形状および性別の間の関係により特に困難である。合成データと実データの両方に対する実験結果は最先端の方法と比較して改善された性能を示した。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： *多様体 ,  データ ,  曲線 ,  Bayes推定 ,  Gauss過程 ,  *蝸牛 ,  *ノンパラメトリック法 ,  空間 ,  子供 ,  側頭骨 ,  球面 ,  *三次元 ,  定式化 ,  機械学習
準シソーラス用語： 形状解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多様体 ,  ノンパラメトリック ,  分類 ,  3D ,  蝸牛 ,  応用