錐制約付き並進不変スパース画像表現のための部分空間学習(信号処理,一般,音声,応用/電気音響,信号処理,及び一般)
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概要
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スパース信号表現は,信号を辞書に含まれる基底の線形結合で近似する方法である.できるだけ少ない基底で信号を表現するために,辞書を学習する方法がいくつか提案されている.並進不変性を制約とした辞書の学習では,辞書が座標のシフトにより生成された基底により構成され,基底を画像から学習することで,繰り返し発生する局所的な構造を基底として捉えることができる.しかしながら,従来のスパース表現のための辞書学習では,一つの基底が一つの局所構造に対応するように学習されるために,繰り返し現れる局所構造に変形があった場合,近似が困難となった.そこで,本研究ではスパース信号表現の基底を,部分空間の中の錐に拡張し,錐を張るベクトルにより微小な構造の変化を記述する.報告では,提案する新しいスパース信号表現の生成モデルを示し,錐の発生に関するスパース性の下で部分空間を学習するアルゴリズムを提案する.実験では,幾何変換により歪んだ複数の画像パターンを,提案法により学習し,分離できることを示す.
- 2010-05-19
著者
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