ឬ᭗ᡮ⇐∙∏⇊∙᠃ᆆ‫ܖ‬፼‒ிʮ߻ಅ‫‒ܖٻ‬ங ஭ ‫ ് ٻ‬ᵊ ᴾ ᵩᵿᶌᶉᶓᶃᶉᶓᶊᴾᵮᶇᶁᶆᵿᶇᵊᴾᵟᶐᵿᶋᴾᵩᵿᶕᶃᶕᶍᶌᶅᵊᴾᧈ᜿߷̲ᴾ
kimuraᵌdᵌaaᵞmᵌtitechᵌacᵌjp
http://haselab.info/ or Ẑி߻‫ٻ‬ᴾᧈ᜿߷ẑỂ౨ኧᴾᵐᵎᵏᵏ࠰ᵔஉᵐᵐଐોᚖ༿ᴾ

Abstractᡈ࠰දႸↄ↻↕ⅳ↺᠃ᆆ‫ܖ‬፼⃸⇁⇐∙∏⇊∙‫ܖ‬፼≎∐⇈∑⇥⇊∆↧ਘࢌ‒⃸‒⁀※⁂⁅↳※‵‿‾↙↘⅚ෙ‫↱↖ٳ‬Ⴎ⇂↚ᜭᛯↄ↻↕ⅳ↺‒

දႸ‒

ᥦ᱌ᡭἲ
IJCNN11[2]
CVPR09[1]

≚Ў‒

ᥦ᱌ᡭἲ
IJCNN11[2]
CVPR09[1]

≔ЎҞ‒

≙଺᧓‒

‒≚≓ଐ‒

දႸ‒
‒

≗଺᧓‒

≕ଐ‒

ɥⅻ․…„․‫‧‫‬௏↝‫ܖ‬፼଺᧓⅚ɦⅻ „‣‪•௏↝ᛐᜤ଺᧓‒ↄ↸↚⅚੩క৖ඥ↞ӫ↝↷ⅵ↙ཎࣉ⇁̬ஊ‒⇐∙∏⇊∙‫ܖ‬፼ୱଭ↙‫ࣱޓ‬‫↝ࣱޓ‬ᡙь

ⅎⅎ
⁷ⅎ
⁷⁷

ⅎ
ⅉ⁷

੩క৖ඥ

IJCNN11[2]‒∓∂⇩⇮↚↷↺ܱɭမ↖↝ᢃဇሁ↚ᢘↈ↺‒ CVPR09[1]੩క৖ඥ‒Ⴘႎ‒Ⅴྵܱႎ↙Ⅵཋ˳ᛐᜤ৖ඥ↝੩క‒∝ᛐᜤ‫ݣ‬ᝋ⇁̾К↚‫ܖ‬፼ↈ↺ࢼஹඥ↞᩼ྵܱႎ‒ℋ ᠃ᆆ‫ܖ‬፼↝‫ݰ‬λ≝ܱɭမ⇁‫ݲ‬ૠ↝ؕஜႎ↙
‒∝ԡↇ↺↏ↀ↖ⅤѨ৖↚∝Ⴚ←↚Ⅵជⅾ↙↺‒ℋ ‫ܖ‬፼⇭∞⇥↞⇳⇩⇮ⅺ↸ᐯѣӓᨼ≠ʴ↝᝟ਃ᠉ถ‒‒ℋ ឬ᭗ᡮ↚⇐∙∏⇊∙ᡙь‫ܖ‬፼≊ᛐᜤ‒‒∝ဒ΂ˌ‫ٶ↱↚ٳ‬ಮ∝⇴⇊⇞∞∝ୱଭ↙ऴ‫‒ࣖݣ↚إ‬ℋ ‫ٶ‬ಮ↙ୱଭऴ‫⇁إ‬ᙐӳႎ↚Мဇӧ‒‒≋̊≝ႉ≎Ϭ≎‫≎׍‬᣻≠൧≌‒˂↝∓∂⇩⇮↝‫ܖ‬፼ኽௐ⇊∙⇥∞⇳⇩⇮⇮ᐔ‫↙ٻ‬ऴ‫إ‬ỼὅἻỶὅỂឬ᭗ᡮỆ‫ܖ‬፼ཋྸႎኺ᬴ʴ↝ԡˋ‫ࣱޓ‬ჷᜤྒࢽẲẺ‫ࣱޓ‬ჷᜤử Ⅴׄᚌ≎ᆸ≎⇦⇊∊∑≎⇧∙⅖Ⅵசჷ‫ݣ‬ᝋỆᢘဇẲᛐᜤ
ℋᩓ‫܇‬−∙⇞

ᙐૠ↝‫᧙↝ࣱޓ‬ᡲࡇ⇁‣↓↝⁅⁁※⁀⁀↖‫ܖ‬፼‒‒e.g. SIFT

Labeling
Attributes‒‒

Features
Extraction

Proposed-SOINN…

‫ࣱޓ‬ჷᜤ↝ኵӳ↊↖ᛐᜤ≋̊≝ហ≎ྶ≠∐∙⇚≌‒੩క৖ඥ↖↞⁅⁁※⁀⁀⁍‥⁏↚‫↕ↆݣ‬ોᑣ⇁ьⅷ⅚‒

䞉䞉䞉‒
‒
‒

Class/AttributeMatrix‒‒

Feature-1

Images ofTraining classes

F-Q

F-2

Calculate Attributes using statistical recognition

Images ofTest classes

Guess the Class according to these Attributes

DatasetQ : Number of Features

Training step and Test step
Test step only‒᪦٣↳ѣဒ⅚‒‒⇡∙⇛ऴ‫↱↖↘↙إ‬ᑣⅳ‒ ⁅⁁※⁀⁀↝ૠ≠ཎࣉ↝ૠ‒੩కↈ↺⁅⁁※⁀⁀↝ಒᙲ⃸‒New Input
Attr.01 : 70%
Attr.02 : 30%
䞉䞉䞉
Attr.85 : 45%

Attr.01 : 95%
Attr.02 : 10%䞉䞉䞉
Attr.85 : 30%⃸ᛇↆⅳ⇈∑⇚∐⇠∆↚↓ⅳ↕↞ᛯ૨⇁Ӌༀ‒

Online Learning
Attr.01 : 20%Attr.02 : 80%䞉䞉䞉
Attr.85 : 50%

Attr.02
Attr.01

Recognition

Proposed-SOINN

Attr.01 : 10%
Attr.02 : 85%䞉䞉䞉
Attr.85 : 45%

Attr.01 : 15%
Attr.02 : 80%䞉䞉䞉
Attr.85 : 45%᠃ᆆ‫ܖ‬፼‒᬴ܱ‒∝‫ݣ‬ᝋ↚↓ⅳ↕‫ܖ‬፼ↈ↺↝↖↞↙ⅾ⅚‒⁍‣⁏↖Мဇↄ↻↕ⅳ↺ѣཋ↝ဒ΂⇁ဇⅳ↎᬴ܱ‒‒ ؕஜႎ↙ಒࣞ≋Ⅴ‫ࣱޓ‬Ⅵ↗Ԡ↥≌⇁‫ܖ‬፼‒∝≘≓ᆔ᫏↝ѣཋ↝ဒ΂‒∝‫↝ࣱޓ‬ኵ↮ӳ↾↊↖И↰↕ᙸ↺‫ݣ‬ᝋ↱ᛐᜤ‒̊≌Ⅴᩓ‫܇‬−∙⇞Ⅵ↝ဒ΂⇁ဇॖↆ↙ⅳ↖‒‫ܖ‬፼ↆ↎‫‒ࣱޓ‬Ⅴᩓ‫܇‬−∙⇞Ⅵ⇁࢘↕ↄ↊↺‒ᆸ‒∂∞∑‒⇦⇊∊∑‒⇦∊ׄᚌ‒‒ ̊≌∏⇊⇐∙⅚⇝∄⇌∄⅚ᝊ⅚⇝∓⇕∄⅚⇙⇌∈∐⅚⇊∑⇑⅚∝∝∝‒∝≛≘ᆔ᫏↝‫ؕ≋ࣱޓ‬ஜႎ↙ಒࣞ≌‒‒ ̊≌Ꮉ᫢ѣཋ⅚‫ރހ‬ⅻⅱ↺⅚᫠↥ʙⅻЈஹ↺⅚ଔⅾឥ↺⅚ជⅳ⅚∝∝∝‒∝≙ᆔ᫏↝ဒ΂ཎࣉ‒‒ ⁅※‸⁆⅚⁅⁇⁄‸⅚⁢›⁁‹⅚⁤⁙⁅※‸⁆⅚‾⁅⁅⅚‵⁃↝Ӳ⅝↝⇸⇟⇮⇖∏∆≋‴⁡‸≌‒
Ꮉ᫢ѣཋ‒ឱầჺẟᎹ᫢ѣཋѣཋ‫᠃⇁ࣱޓ‬ᆆ‒…•ᩓ‫܇‬−∙⇞ᩓ‫܇‬−∙⇞‒

Ⅴ⇦⇊∊∑↗ᆸⅻⅱ↺ׄᚌⅳཋⅥ↗ᛐᜤ‒ʴ᧓ƕ‫ܭ‬፯᫠Ổễẟ᫠Ổ‫ܖ‬፼ѣཋ

ᆔ᫏ឱầჺẟᒬ᫢ѣཋᒬ᫢ѣⅤᩓ‫܇‬−∙⇞Ⅵ‒᫠ỔỦ⁅⁁※⁀⁀⁍‥⁏‒ឱầᧈẟ᫠Ổễẟ⇙⇌∈∐∏⇊⇐∙

ᐯࠁ‫ف‬഻‫‒⃸⇕∞∕⇮⇩⇳∑∏∞∋⇱׹‬ᬔᒓᛶ䜢㌿⛣≋⁅⁗⁞⁘‟⁁⁤⁙⁓⁠⁛⁬⁛⁠⁙‒※⁠⁕⁤⁗ ⁗⁠⁦⁓⁞‒⁀⁗⁧⁤⁓⁞‒⁀⁗⁦⁩⁡⁤⁝≌‒ᒬ᫢ѣཋẻỨạ∝ி߻‫ᧈ‒ٻ‬᜿߷̲ᄂ↝཯ᐯ২ᘐ‒ᙸ↎ↂ↗ⅻ↙ⅳѣཋ∝⇐∙∏⇊∙ⅺ↓ᡙьႎ↚‫ܖ‬፼ӧᏡ‒∝⇕∏⇟ૠ↳Ўࠋ↝࢟↙↘↝ʙЭჷᜤⅻɧᙲ‒᫠ỔễẟẻỨạ∝ܱɭမ↖↝ᢃဇ⇁ᎋॾↆ↎⇴⇊⇠᎑ࣱ‒ឱầჺẟẻỨạ‣•ᆔ᫏

ឱⅻჺⅾ᫠↨↙ⅳᒬ᫢ѣཋ≠ᝊ‱–∝∄∑⇧∈∞⇦∑↙⇷⇥∞∙ऴ‫⇁إ‬ᚡ᥵‒‫↗ࣱޓ‬ѣཋ↝ኵ↮ӳ↾↊↚᧙ↈ↺ऴ‫إ‬‒᬴ܱኽௐ‒‒ỼὅἻỶὅ‫ܖ‬፼‒੩క৖ඥ‒λщऴ‫‒إ‬⁅⁁※⁀⁀ϋ↝ऴ‫‒إ‬‒ီ↙↺ᑥ↝⇳⇩⇮∕∞⇕↞ီ↙↺⇕∏⇟‒ࢍщ↙⇴⇊⇠᎑ࣱ‒⃸∁∞∆∀∞⇞≋⁚⁦⁦⁢‬‡‡⁚⁓⁥⁗⁞⁓⁔†⁛⁠⁘⁡‡⁖⁡⁩⁠⁞⁡⁓⁖⁥†⁚⁦ ⁞≌↖⇦⇌∙∓∞⇯ӧᏡ‒⁅⁈‿⇁ဇⅳ↕‫↗ࣱޓ‬ဒ΂ཎࣉ↝᧙ᡲࣱ⇁‒IAP[1]

26.82% 26.96% 40.51% 27.83%
6᫬㛫

>70᪥

‒ ㄆ㆑᫬㛫

1ศ༙4᫬㛫

>2᪥

‒ 䝕䞊䝍㔞

1,825347,082䠉䠄䝜䞊䝗ᩘ䠅

99.47%๐ῶ

᭕᫕䛺ᒓᛶ

䕿㽢

㽢

㽢

‒ ᒓᛶ䛾㏣ຍ䕿䕧㽢㽢‒∝‵⁈⁂⁄•‫‶‚‫‬″⁂„‒※″⁂‛⁍‣⁏‒

DAP[1]

7ศ‒ࢼஹ৖ඥ‒ATSOINN[2]

Ꮫ⩦᫬㛫

‒

℉‒੩క⁅⁁※⁀⁀↖↞↌↻↍↻↝⇴∞⇯↖⇕∏⇟ऴ‫⇁إ‬ሥྸ‒ㄆ㆑⋡ἢἕἓ‫ܖ‬፼੩క৖ඥ↞⅚‫ܖ‬፼ↆ⅚↌↻⇁ဇⅳ↕ᛐᜤ‒≘≗௏≒ᅺ↖‫ܖ‬፼⅚‣ ∅∐ᅺ≒௏↖ᛐᜤ‒୼↚⅚ୱଭ↙‫↳ࣱޓ‬௩᠂↙‫↝ࣱޓ‬ᡙьⅻӧᏡ‒ ‒ ‒‒∝※‼‵⁀⁀‣‣‚″⁆‟⁅⁁※⁀⁀‛⁍․⁏‒⁅⁁※⁀⁀⁍‥⁏⇁ဇⅳ↕‫↗ࣱޓ‬ဒ΂ཎࣉ↝᧙ࣱ̞⇁Ӌᎋ૨ྂ‒‫ܖ‬፼ↆ⅚↌↻⇁ဇⅳ↕ᛐᜤ‒⁍‣⁏‒ ‵†‒ ‾⁓ ⁢⁗⁤⁦„‒⁗⁦‒⁓⁞†⃯‾⁗⁓⁤⁠⁛⁠⁙‒⁦⁡‒ ⁖⁗⁦⁗⁕⁦‒ ⁧⁠⁥⁗⁗⁠‒⁡⁔⁜⁗⁕⁦‒⁕⁞⁓⁥⁥⁗⁥‒…

‒Features
Extraction

SOINN[3]Use Only trainingLabeling Attributes

Labeling Attributes
Positive

Negative

Attribute-1

A-2
Feature-1

Class/Attribute
Matrix䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉
Images ofTraining classes⁔⁫‒⁔⁗⁦⁩⁗⁗⁠‟⁕⁞⁓⁥⁥‒⁓⁦⁦⁤⁛⁔⁧⁦⁗‒⁦⁤⁓⁠⁥⁘⁗⁤⃰„‒‵⁈⁂⁄‒․••‫‒†‫‬

Labeling Attributes

A-M

A-1

A-2

A-M

䞉䞉䞉
A-1

A-2

F-2

A-M

F-Q

DatasetM : Number of Attributes
Q : Number of Features⁅⁁※⁀⁀↝ૠ≠≕⁷‫↝ࣱޓ‬ૠ⁷ཎࣉ↝ૠ‒‒‒⁆⁤⁓⁠⁥⁘⁗⁤‒‾⁗⁓⁤⁠⁛⁠⁙‒⁘⁡⁤‒⁇⁠⁥⁗⁗⁠‒⁁⁔⁜⁗⁕⁦‒‵⁞⁓⁥⁥⁛⁘⁛⁕⁓⁦⁛⁡⁠‒⁇⁥⁛⁠⁙‒⁅⁗⁞⁘‟

Finding k nearest nodes from both positive and negative parts⁁⁤⁙⁓⁠⁛⁬⁛⁠⁙‒※⁠⁕⁤⁗ ⁗⁠⁦⁓⁞‒⁀⁗⁧⁤⁓⁞‒⁀⁗⁦⁩⁡⁤⁝⁥⃰„‒※‼‵⁀⁀‒․•‣‣†‒Classify by considering the ratio of positive by negative
Images of
Test classes⁍․⁏ ″†‒ ‽⁓⁩⁗⁩⁡⁠⁙„‒ ⁁†‒ ›⁓⁥⁗⁙⁓⁩⁓„‒ ⁗⁦ ⁓⁞†⃯‸⁓⁥⁦‒ ⁁⁠⁞⁛⁠⁗‒ ※⁠⁕⁤⁗ ⁗⁠⁦⁓⁞‒

Training step and Test step
Test step only⁍‥⁏‒ ‸†‒ ⁅⁚⁗⁠„‒ ⁁†‒ ›⁓⁥⁗⁙⁓⁩⁓„⃯″⁠‒ ※⁠⁕⁤⁗ ⁗⁠⁦⁓⁞‒ ⁀⁗⁦⁩⁡⁤⁝‒ ⁘⁡⁤‒ ⁁⁠‟⁞⁛⁠⁗‒ ⁇⁠‟⁥⁧⁢⁗⁤⁨⁛⁥⁗⁖‒‵⁞⁓⁥⁥⁛⁘⁛⁕⁓⁦⁛⁡⁠‒⁓⁠⁖‒⁆⁡⁢⁡⁞⁡⁙⁫‒‾⁗⁓⁤⁠⁛⁠⁙⃰„‒⁀⁀‒․•• †‒