LS-SVM群を複合した多クラス画像識別器のロバスト化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-11-21
• タイトル: LS-SVM群を複合した多クラス画像識別器のロバスト化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classification Methods for Robust Image Matcher using Multiple LS-SVMs
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 龍谷大学大学院理工学研究科電子情報学専攻
• 著者所属: 龍谷大学理工学部電子情報学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electronics and Information, Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electronics and Information, Faculty of Science and Technology, Ryukoku University
• 著者名: 野瀬, 裕馬; 川上, 肇
• 著者名(英): Yuma, Nose; Hazimu, Kawakami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文は，多クラス識別器でロバスト画像識別を実現するための方法に関して，その有効性を議論している．1bit の誤り訂正機能が備わる ECOC を用いて 2 クラス識別器を複合化した多クラス識別器に対して，ロバスト推定の手法を応用した識別面のロバスト学習と，2 クラス識別器を LS-SVM で構成した場合に有効な識別方法が提案されている．LS-SVM 群を複合化した画像識別器と L1-SVM 群を複合化した画像識別器とにこれらの方法を適用して，提案方法の性能を評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper discusses feasibility of the method for a robust image classification by a multi-class classifier. For a multi-class classifier constructed with multiple 2-class classifiers using ECOC capable of correcting 1 bit error, a robust method for learning decision boundaries based on robust estimation and a classification method for the multi-class classifier constructed with multiple LS-SVMs are proposed. We evaluate capability of these methods by applying them to an image classifier constructed with multiple LS-SVMs and one done with multiple L1-SVMs.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 研究報告グラフィクスとCAD（CG）; 巻 2013-CG-153, 号 2, p. 1-6, 発行日 2013-11-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会