線形拡散射影と三次元物体の形状類似検索への応用(データ工学,Web情報システム)
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概要
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本研究では,新しい次元削減アルゴリズムとして,線形拡散射影(LDP : Linear Diffusion Projections)を提案する.線形拡散射影は,高次元空間における幾何情報をもとに,低次元空間における多様体構造を推定することで,低次元空間への射影を求める.古典的な次元削減手法である,主成分分析は,分散が大きくなるような射影を求めるため,サンプルの線形構造しか取り出すことができない.一方,線形拡散射影は,低次元空間における多様体を推定することで射影を求めるため,サンプルの非線形構造をとらえることができる.また,線形拡散射影による射影は,サンプル密度の影響を受けないという特長をもつ.線形拡散射影の有効性を確かめるために,三次元物体の形状類似検索における,特徴量の次元削減を行った.線形拡散射影により次元削減した特徴量は, Princeton Shape Benchmark Test Sets をはじめ,いくつかの三次元物体データベースで,次元削減しないもとの特徴量に比べ,検索精度が向上した.更に,主成分分析などの従来手法で次元削減した特徴量よりも,高い検索精度となった.
- 2010-08-01
著者
-
立間 淳司
豊橋技術科学大学情報工学系
-
仲野 将
豊橋技術科学大学情報工学系
-
青野 雅樹
豊橋技術科学大学情報工学系
-
青野 雅樹
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
青野 雅樹
豊橋技術科学大学 情報・知能工学系
-
立間 淳司
豊橋技術科学大学大学院電子・情報工学専攻
-
青野 雅樹
豊橋技術科学大学
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