文献

J-GLOBAL ID：201702281724503802   整理番号：17A0275126

テキスト非依存オンライン筆者識別のための適応回路図の研究【Powered by NICT】

A study of the adapting schematics for text-independent online writer identification

著者 (4件)： Wu Yabei (Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Lu Huanzhang (Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Zhiyong (Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhao Fei (Automatic Target Recognition Laboratory, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 987-992  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： Gauss混合モデルに基づくオンライン筆者同定システムでは,書き手特定のモデルは,通常,ユニバーサル背景モデルを適合させることにより学習される。しかしながら,すべての可能な適応計画の中で,これは1が最良で未解決の問題,である。答えを見つけることに向けて,本論文では,パラメータ適応の全ての組み合わせを解析した。結論は,局所的および大域的適応計画は識別のための異なる情報を利用することである。局所的および大域的なアスペクトの両方を適応識別のためにこれら両方の情報は使用が可能である。実験では,5種の特異的適応計画の研究は,種々の入手可能な実験データ,関連因子,混合物の数と特徴集合,両面を適合させる計画の利点を示すで行った。点ベース特徴集合について,重量適応計画は平均適応計画よりも優れた性能を示し,これは現在の研究と矛盾した。すべての点ベース特徴集合について,平均と重量の両方を適応計画は最新技術と比肩可能な性能を獲得した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *IDシステム
準シソーラス用語： 背景モデル ,  Gauss混合モデル ,  *オンライン ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非依存 ,  オンライン ,  筆者識別 ,  適応 ,  回路図 ,  研究