WEKO3
アイテム
進化的距離学習を用いた顔画像クラスタリング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/97986
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/979863080aadc-8390-4669-924b-a717a451122b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM14190019.pdf (1.1 MB)
2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
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| CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-01-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 進化的距離学習を用いた顔画像クラスタリング | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Facial Image Clustering by Evolutionary Distance Metric Learning | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システムエ学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システムエ学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学産業科学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システムエ学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学産業科学研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システムエ学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Information Science and Biomedical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Information Science and Biomedical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR), Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Information Science and Biomedical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR), Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Information Science and Biomedical Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||
| 著者名 |
女鹿野, 大志
× 女鹿野, 大志
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| 著者名(英) |
Taishi, Megano
× Taishi, Megano
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | データマイニングや機械学習において距離定義は，クラスタリングや判別学習の結果に多大な影響を与える．著者らは教師ありの大域距離学習方式として，大域的クラスタ妥当性指標に基づいた距離学習を行う方式を提案している．この方式の利点は，クラスラベルを教師データとして直接用いることができる点と，クラスタ近傍とクラスタ内部の評価を同時に行える点である．本研究では，上記の方式が実データに対してどの程度有効であるかを検討する．距離学習を行うことで良好なクラスタリング結果が得られることを確認する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In data mining and machine learning, the definition of distance between two data points substantially affects clustering and classification tasks. We previous work by the author proposed a distance metric learning method based on a clustering index with neighbor relation that simultaneously evaluates inter- and intra-clusters. This method requires the number of all pairwise constraints, whereas general distance metric learning methods requires. This study is an attempt to apply this method for facial image clustering. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2014-CVIM-190, 号 19, p. 1-6, 発行日 2014-01-16 |
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| 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 | |||||||
