Fugu-MT 論文翻訳(概要): Color Image Set Recognition Based on Quaternionic Grassmannians

論文の概要: Color Image Set Recognition Based on Quaternionic Grassmannians

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23629v2
Date: Thu, 17 Jul 2025 15:53:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.68456
Title: Color Image Set Recognition Based on Quaternionic Grassmannians
Title（参考訳）: 四元数グラスマンによる色画像認識
Authors: Xiang Xiang Wang, Tin-Yau Tam,
Abstract要約: 四元数グラスマン多様体を用いたカラー画像の認識手法を提案する。四元数グラスマン多様体上の二点間の最短距離を計算し、この距離を用いて新しい分類枠組みを構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.447027945847154
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a new method for recognizing color image sets using quaternionic Grassmannians, which use the power of quaternions to capture color information and represent each color image set as a point on the quaternionic Grassmannian. We provide a direct formula to calculate the shortest distance between two points on the quaternionic Grassmannian, and use this distance to build a new classification framework. Experiments on the ETH-80 benchmark dataset and and the Highway Traffic video dataset show that our method achieves good recognition results. We also discuss some limitations in stability and suggest ways the method can be improved in the future.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,四元数Grassmannianを用いて,四元数Grassmannianを用いたカラー画像の認識手法を提案する。四元数グラスマン多様体上の二点間の最短距離を計算し、この距離を用いて新しい分類枠組みを構築する。 ETH-80ベンチマークデータセットとハイウェイトラヒックビデオデータセットを用いた実験により,本手法が良好な認識結果が得られることが示された。また安定性のいくつかの制限についても議論し、将来その方法を改善する方法を提案する。

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