複数のテンソルデータのロバスト同時低ランク近似(一般セッション3,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
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概要
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複数のテンソルデータの同時低ランク近似をロバスト化し,外れデータに対してロバストなテンソルの同時低ランク近似法を提案する.顔画像を用いた実験により,ロバスト化によって,外れデータを含むテンソルデータの復元誤差を低減できることを示す.また,テンソルデータの集合を部分空間で表し,部分空間をマッチングすることによってテンソルデータ集合を分類するパターン認識法も提案し,ロバスト化によって,認識率が向上することを実験で示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-12-11
著者
-
浦浜 喜一
九州大学大学院芸術工学研究院視覚情報部門
-
井上 光平
九州大学大学院芸術工学研究院コミュニケーションデザイン科学部門
-
原 健二
九州大学大学院芸術工学研究院コミュニケーションデザイン科学部門
-
原 健二
九州大学大学院芸術工学研究院視覚情報部門
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浦浜 喜一
九州大学大学院芸術工学研究院
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原 健二
九州大学大学院芸術工学研究院
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井上 光平
九州大学大学院芸術工学研究院
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