論文の概要: Consensus Maximisation Using Influences of Monotone Boolean Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04200v1
• Date: Sat, 6 Mar 2021 22:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 15:26:25.106782
• Title: Consensus Maximisation Using Influences of Monotone Boolean Functions
• Title（参考訳）: 単調ブール関数の影響によるコンセンサス最大化
• Authors: Ruwan Tennakoon, David Suter, Erchuan Zhang, Tat-Jun Chin, Alireza Bab-Hadiashar
• Abstract要約: MaxConは、許容レベル内のモデルに適合する最大のデータサブセットを見つけることを目指しています。 その結果,データ中の最大構造に属する点の影響は,特定の条件下では小さくなることがわかった。 合成および実画像データ実験の結果、MBFベースのアルゴリズムは比較的高速に近似解を生成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.86597150734384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Consensus maximisation (MaxCon), which is widely used for robust fitting in computer vision, aims to find the largest subset of data that fits the model within some tolerance level. In this paper, we outline the connection between MaxCon problem and the abstract problem of finding the maximum upper zero of a Monotone Boolean Function (MBF) defined over the Boolean Cube. Then, we link the concept of influences (in a MBF) to the concept of outlier (in MaxCon) and show that influences of points belonging to the largest structure in data would generally be smaller under certain conditions. Based on this observation, we present an iterative algorithm to perform consensus maximisation. Results for both synthetic and real visual data experiments show that the MBF based algorithm is capable of generating a near optimal solution relatively quickly. This is particularly important where there are large number of outliers (gross or pseudo) in the observed data.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの堅牢なフィッティングに広く使用されているコンセンサス最大化(MaxCon)は、ある程度の許容レベル内のモデルに適合する最大のデータサブセットを見つけることを目指しています。 本稿では,マックスコン問題と,ブールキューブ上に定義されたモノトンブール関数 (MBF) の最大零点を求める抽象的問題との関係を概説する。 そして、(MBFにおける)影響の概念と(MaxConにおける)外れ値の概念を結びつけ、データ内の最大の構造に属する点の影響が、ある条件下では一般に小さくなることを示す。 この観察に基づいて,コンセンサス最大化を行う反復アルゴリズムを提案する。 合成および実画像データ実験の結果、MBFベースのアルゴリズムは比較的高速に近似解を生成できることが示されている。 これは、観測データに多数の外れ値(グロスまたは擬似)が存在する場合に特に重要である。

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