論文の概要: Hierarchical Representation via Message Propagation for Robust Model Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14597v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 04:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 20:37:00.681185
• Title: Hierarchical Representation via Message Propagation for Robust Model Fitting
• Title（参考訳）: ロバストモデルフィッティングのためのメッセージ伝搬による階層表現
• Authors: Shuyuan Lin, Xing Wang, Guobao Xiao, Yan Yan, Hanzi Wang
• Abstract要約: 堅牢なモデルフィッティングのためのメッセージ伝搬(HRMP)法による新しい階層表現を提案する。 コンセンサス情報と選好情報を階層的表現として定式化し、粗悪な外れ値に対する感度を緩和する。 提案するhrmpは,複数のモデルインスタンスの数とパラメータを正確に推定するだけでなく,多数の異常値で汚染されたマルチストラクショナルデータを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.03005930782681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel hierarchical representation via message propagation (HRMP) method for robust model fitting, which simultaneously takes advantages of both the consensus analysis and the preference analysis to estimate the parameters of multiple model instances from data corrupted by outliers, for robust model fitting. Instead of analyzing the information of each data point or each model hypothesis independently, we formulate the consensus information and the preference information as a hierarchical representation to alleviate the sensitivity to gross outliers. Specifically, we firstly construct a hierarchical representation, which consists of a model hypothesis layer and a data point layer. The model hypothesis layer is used to remove insignificant model hypotheses and the data point layer is used to remove gross outliers. Then, based on the hierarchical representation, we propose an effective hierarchical message propagation (HMP) algorithm and an improved affinity propagation (IAP) algorithm to prune insignificant vertices and cluster the remaining data points, respectively. The proposed HRMP can not only accurately estimate the number and parameters of multiple model instances, but also handle multi-structural data contaminated with a large number of outliers. Experimental results on both synthetic data and real images show that the proposed HRMP significantly outperforms several state-of-the-art model fitting methods in terms of fitting accuracy and speed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロバストなモデルフィッティングのためのメッセージ伝搬(hrmp)方式による階層表現を提案する。ロバストなモデルフィッティングのために,複数のモデルインスタンスのパラメータを,外れ値で破損したデータから推定するために,コンセンサス解析と選好解析の両方の利点を同時に活用する。 各データポイントまたは各モデル仮説の情報を独立して分析するのではなく、コンセンサス情報と選好情報を階層表現として定式化し、グロス外れ値に対する感度を緩和する。 具体的には,まずモデル仮説層とデータ点層からなる階層表現を構築する。 モデル仮説層は、重要でないモデル仮説を取り除くために使われ、データポイント層は、グロスアウトリアーを除去するために使用される。 次に,階層的表現に基づき,有効な階層的メッセージ伝達(hmp)アルゴリズムと改良された親和性伝達(iap)アルゴリズムを提案する。 提案するhrmpは,複数のモデルインスタンスの数とパラメータを正確に推定するだけでなく,多数の異常値で汚染されたマルチストラクショナルデータを処理できる。 合成データと実画像の両方による実験結果から,提案したHRMPは適合精度と速度の点で,いくつかの最先端モデル適合法よりも優れていた。

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