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J-GLOBAL ID：201502294149305150   Reference number：15A0170726

Classification Methods for Robust Image Matcher using Multiple LS-SVMs

LS-SVM群を複合した多クラス画像識別器のロバスト化

Author (2)： NOSE YUUMA (龍谷大 大学院理工学研究科) ,  KAWAKAMI HAJIMU (龍谷大 理工)
Material： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
Volume： 2013  Issue： CG-153  Page： WEB ONLY VOL.2013-CG-153,NO.2  Publication year： Nov. 21, 2013 
JST Material Number： U0451A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *image recognition ,  *support vector machine ,  robustness ,  identification system ,  error correction ,  robust estimation ,  evaluation test ,  performance evaluation ,  error rate ,  Discriminant Analysis ,  Machine Learning
Semi thesaurus term： *LS-SVM ,  *image identification ,  ロバスト学習

JST classification (2)： Neurocomputers  (JC06010Q) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Reference (12)：

• Kai Lienemann, Thomas Plotz, and Gernot A. Fink, On the Application of SVM-Ensembles Based on Adapted Random Subspace Sampling for Automatic Classification of NMR Data, M. Haindl, J. Kittler, and F. Roli (Eds.) :MCS2007, LNCS4472, pp.42-51, (2007)
• Albert D. Shieh and David F. Kamm, Ensambles of One Class Support Vector Machines, J. A. Benediktsson, J. Kittler, and F. Roli(Eds.):MCS2009, LNCS5519, pp. 181-190, (2009)
• Kai ming Ting and Lian Zhu, Boosting Support Cector Machines Succesfully, J. A. Benediktsson, J. Kittler, and F. Roli(Eds.):MCS2009, LNCS5519, pp.509-518, (2009)
• J. A. K. Suykens, T. Van Gestel, J. De Brabanter, B. De Moor, J. Vandewalle,“Least Squares Support Vector Machines”, World Scientific Pub. Co., Singapore, 2002.
• 阿部重夫,“パターン認識のためのサポートベクトルマシン入門”, 森北出版, 2011.

Terms in the title (4)： LS-SVM ,  クラス ,  画像識別 ,  ロバスト