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編集距離と多次元尺度構成法によるシルエット画像認識

机译:通过编辑距离和多维比例尺构建方法来识别轮廓图像

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摘要

シルエット画像をグラフで表現し,グラフマッチングを行うことにより認識する手法を提案する.多様な形状のシルエット画像を高精度に認識するために,カテゴリごとに一枚ではなく複数枚のシルエット画像を用いる.グラフ間の編集距離に多次元尺度構成法を適用することによってグラフをベクトル空間に埋め込み,通常のベクトルを対象とした識別器を適用して認識することを可能とする.多次元尺度構成法では,通常は全データを用いてベクトル空間への埋め込みを行うが,これでは未知データが得られる度に埋め込み操作を行う必要があり,非常に時間がかかる.本論文では,学習データのみから得られた空間に未知データを配置する手法を用いることで高速処理を実現する.
机译:我们提出了一种通过在图形中表达轮廓图像并执行图形匹配来识别轮廓图像的方法。为了高精度地识别各种形状的轮廓图像,我们对每个类别使用多个轮廓图像,而不是一个。通过将多维比例尺构造方法应用于图形之间的编辑距离,可以将图形嵌入向量空间中,并对普通向量应用鉴别器以对其进行识别。在多维尺度构造方法中,通常将所有数据嵌入向量空间中,但这每次需要获取未知数据时都需要进行嵌入操作,这需要很长时间。在本文中,通过使用仅在从训练数据获得的空间中排列未知数据的方法来实现高速处理。

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