論文の概要: Fixed-point iterations for several dissimilarity measure barycenters in the Gaussian case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04806v1
• Date: Tue, 10 May 2022 11:12:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 20:56:22.968460
• Title: Fixed-point iterations for several dissimilarity measure barycenters in the Gaussian case
• Title（参考訳）: ガウスの場合のいくつかの相似測度バリ中心に対する固定点反復
• Authors: Alessandro D'Ortenzio, Costanzo Manes, Umut Orguner
• Abstract要約: 目標追跡とセンサ融合の文脈では、多数のガウス密度を扱うことは珍しくない。 FPI(Fixed-Point Iterations)は、いくつかの異なる尺度に従って、バリセンタの計算を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.9674326582747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In target tracking and sensor fusion contexts it is not unusual to deal with a large number of Gaussian densities that encode the available information (multiple hypotheses), as in applications where many sensors, affected by clutter or multimodal noise, take measurements on the same scene. In such cases reduction procedures must be implemented, with the purpose of limiting the computational load. In some situations it is required to fuse all available information into a single hypothesis, and this is usually done by computing the barycenter of the set. However, such computation strongly depends on the chosen dissimilarity measure, and most often it must be performed making use of numerical methods, since in very few cases the barycenter can be computed analytically. Some issues, like the constraint on the covariance, that must be symmetric and positive definite, make it hard the numerical computation of the barycenter of a set of Gaussians. In this work, Fixed-Point Iterations (FPI) are presented for the computation of barycenters according to several dissimilarity measures, making up a useful toolbox for fusion/reduction of Gaussian sets in applications where specific dissimilarity measures are required.
• Abstract（参考訳）: 目標追跡とセンサフュージョンの文脈では、多くのセンサが乱れやマルチモーダルノイズの影響を受けながら同じ場面で測定を行うように、利用可能な情報を符号化する多数のガウス密度(多重仮説)を扱うことは珍しくない。 このような場合、計算負荷を制限するため、削減手順を実施しなければならない。 いくつかの状況では、利用可能な全ての情報を単一の仮説に融合させることが求められ、通常は集合のバリ中心を計算することによって行われる。 しかし、そのような計算は選択された異質性尺度に強く依存しており、非常に少ない場合では解析的にバリセンタを計算できるため、しばしば数値的手法を用いて行う必要がある。 共変性の制約のような、対称で正定値でなければならないいくつかの問題は、ガウス群の集合のバリ中心の数値計算を困難にする。 本研究では,いくつかの相似性尺度に従って,バリセンタの計算にFPI(Fixed-Point Iterations)を適用し,特定の相似性尺度を必要とするアプリケーションにおいてガウス集合の融合・縮小のための有用なツールボックスを構成する。

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