スペクトラルクラスタリングのランダム算法と画像・動画像分割への応用  [in Japanese] Randomized Algorithm of Spectral Clustering and Its Applications to Image/Video Segmentation  [in Japanese]

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Author(s)

    • 酒井 智弥 SAKAI Tomoya
    • 千葉大学総合メディア基盤センター Institute of Media and Information Technology, Chiba University
    • 井宮 淳 IMIYA Atsushi
    • 千葉大学総合メディア基盤センター Institute of Media and Information Technology, Chiba University

Abstract

本論文では,スペクトラルクラスタリングの計算量を削減するランダム算法を提案する.スペクトラルクラスタリングは核関数法と固有値分解を利用して非線形多様体上のデータを分類できるが,類似度行列の作成と固有ベクトル計算のコストが高い.提案する算法はランダム射影とランダムサブサンプリングを利用し,データの次元数とサンプル数に起因する計算コストをそれぞれ低減する.計算時間はサンプル数に準線形,次元数に線形であり,Nystrom近似に基づく既存の高速算法より高速かつ安定である.特に,アピアランスベースの画像解析では少数の画素のランダムサンプリングによって計算時間が次元数に無関係となり得ることを考察する.また,この特長と提案算法を活かした応用として,画像分割と動画像のショット分割を示す.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems

    The IEICE transactions on information and systems 93(8), 1256-1266, 2010-08-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  36

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007681660
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12099634
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    18804535
  • NDL Article ID
    10798260
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-779
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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