Fugu-MT 論文翻訳(概要): Riemannian geometry for Compound Gaussian distributions: application to recursive change detection

論文の概要: Riemannian geometry for Compound Gaussian distributions: application to recursive change detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10087v1
Date: Wed, 20 May 2020 14:51:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 04:55:52.960864
Title: Riemannian geometry for Compound Gaussian distributions: application to recursive change detection
Title（参考訳）: 複ガウス分布のリーマン幾何学:再帰的変化検出への応用
Authors: Florent Bouchard, Ammar Mian, Jialun Zhou, Salem Said, Guillaume Ginolhac, and Yannick Berthoumieu
Abstract要約: フィッシャー情報計量は、対応する測地線と距離関数とともに得られる。この新たな幾何は、多変量画像時系列における変化検出問題に適用される。シミュレーションデータに示すように、計算効率を向上しながら最適な性能に達することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.90288071168733
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A new Riemannian geometry for the Compound Gaussian distribution is proposed. In particular, the Fisher information metric is obtained, along with corresponding geodesics and distance function. This new geometry is applied on a change detection problem on Multivariate Image Times Series: a recursive approach based on Riemannian optimization is developed. As shown on simulated data, it allows to reach optimal performance while being computationally more efficient.
Abstract（参考訳）: 複合ガウス分布の新しいリーマン幾何学が提案されている。特に、対応する測地線と距離関数とともにフィッシャー情報計量が得られる。この新たな幾何は、多変量画像時系列における変化検出問題に適用され、リーマン最適化に基づく再帰的アプローチが開発された。シミュレーションデータに示すように、計算効率を向上しながら最適な性能に達することができる。

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