| 講演名 | 2020-03-10 形状解析における混合分布モデルのためのEMアルゴリズム 岩田 一貴(広島市大), |
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| 抄録(和) | 混合分布モデルは，いくつかの部分母集団で母集団が構成されるようなよく知られた確率モデルである．また，EMアルゴリズムは，混合分布モデルのモデルパラメータ集合を推定する方法として重要な役割を担っている．一方，プロクルステス解析とは，形状解析の一種であり，形状に対するユークリッド相似変換の影響を受けない解析のことである．プロクルステス解析において，OSSは形状間の距離としてよく使われる．本論文では，OSSを混合分布モデルの要素分布に用い，さらにそのEMアルゴリズムを示すことによって，プロクルステス解析としての形状クラスタリング手法を提案する．線描画と輪郭線の形状データを使った計算機実験を通じて，提案する手法はベクトルに基づく従来の距離を用いた手法と比べて，形状クラスタリングという意味で優れていることを示す． |
| 抄録(英) | The mixture model is a well-known probabilistic model in statistical modeling to express a population that is composed of subpopulations. The EM algorithm plays a vital role in the estimation for the set of parameters in the mixture model. Procrustes analysis is a type of shape analysis that is not affected by several of the similarity transformations to shapes. In Procrustes analysis, the ordinary Procrustes sum of squares can be used to measure the distance between shapes. Thus, in this paper, our aim is to present a novel shape clustering method as a type of Procrustes analysis by incorporating it into an individual component of the mixture model and by deriving an EM algorithm for the model. Through several experiments using datasets of line drawings and image outlines, we demonstrate that our shape clustering works well compared with that based on a typical vector-based distance measure that is affected by similarity transformations. |
| キーワード(和) | 形状クラスタリング / プロクルステス解析 / EMアルゴリズム |
| キーワード(英) | Shape clustering / Procrustes analysis / EM algorithm |
| 資料番号 | IBISML2019-33 |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2020/3/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 新型コロナウイルスの感染拡大防止のため本研究会は開催を中止します |
| テーマ（英） | Machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 形状解析における混合分布モデルのためのEMアルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | EM Algorithm for Mixture Models in Shape Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 形状クラスタリング / Shape clustering |
| キーワード(2)（和/英） | プロクルステス解析 / Procrustes analysis |
| キーワード(3)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩田 一貴 / Kazunori Iwata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-10 |
| 資料番号 | IBISML2019-33 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IBISML-476 |
| ページ範囲 | pp.1-7(IBISML), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) |