論文の概要: Hierarchical Multiresolution Feature- and Prior-based Graphs for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02143v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 15:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 19:55:11.989599
• Title: Hierarchical Multiresolution Feature- and Prior-based Graphs for Classification
• Title（参考訳）: 階層型マルチレゾリューション特徴量とプリエントベースグラフによる分類
• Authors: Faezeh Fallah
• Abstract要約: 多分解能近傍グラフの3つの変種と階層的条件付きランダムフィールドのグラフの分類問題を定式化した。 これらのグラフはそれぞれ重み付けされ、無向的であり、したがって空間的あるいは階層的な関係をあらゆる方向に組み込むことができた。 空間特徴に基づく部分グラフのエッジ重みを導出する新しいメカニズムを用いてランダムなウォーカーグラフ上に拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1219977244201056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To incorporate spatial (neighborhood) and bidirectional hierarchical relationships as well as features and priors of the samples into their classification, we formulated the classification problem on three variants of multiresolution neighborhood graphs and the graph of a hierarchical conditional random field. Each of these graphs was weighted and undirected and could thus incorporate the spatial or hierarchical relationships in all directions. In addition, each variant of the proposed neighborhood graphs was composed of a spatial feature-based subgraph and an aspatial prior-based subgraph. It expanded on a random walker graph by using novel mechanisms to derive the edge weights of its spatial feature-based subgraph. These mechanisms included implicit and explicit edge detection to enhance detection of weak boundaries between different classes in spatial domain. The implicit edge detection relied on the outlier detection capability of the Tukey's function and the classification reliabilities of the samples estimated by a hierarchical random forest classifier. Similar mechanism was used to derive the edge weights and thus the energy function of the hierarchical conditional random field. This way, the classification problem boiled down to a system of linear equations and a minimization of the energy function which could be done via fast and efficient techniques.
• Abstract（参考訳）: 空間的(近距離)と双方向の階層的関係とサンプルの特徴と先行をそれらの分類に組み込むため,多分解能近傍グラフの3つの変種と階層的条件付き確率場のグラフの分類問題を定式化した。 これらのグラフはそれぞれ重み付けされ、無向であり、従って空間的あるいは階層的関係をあらゆる方向に組み込むことができた。 さらに,提案した近傍グラフの各変種は,空間的特徴に基づく部分グラフと空間的事前グラフからなる。 空間特徴に基づく部分グラフのエッジ重みを導出する新しいメカニズムを用いてランダムなウォーカーグラフ上に拡張した。 これらのメカニズムには暗黙的および明示的なエッジ検出が含まれ、空間領域内の異なるクラス間の弱い境界の検出を強化する。 暗黙的エッジ検出は,タキー関数の異常検出能力と階層的ランダムフォレスト分類器によって推定されたサンプルの分類信頼性に依存した。 類似のメカニズムは、エッジの重みと階層的な条件付き確率場のエネルギー関数を導出するために用いられた。 このようにして、分類問題は線形方程式の系と、高速で効率的な手法で行うことができるエネルギー関数の最小化に沸騰した。

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