要約
本論文では、新しい順序回帰アルゴリズムである移動ウィンドウ回帰（Moving Window Regression: MWR）を提案する。まず、入力インスタンスと参照インスタンスの新たな順序表現手法として相対ランク（$\rho$-rank）の概念を導入する。次に、全体的なランク範囲と特定のランク範囲における$\rho$-rankを予測するための全般および局所的な相対回帰器（$\rho$-regressors）を開発する。さらに、初期のランク推定値を反復的に改良するために、2つの参照インスタンスを選択し、検索ウィンドウを形成し、そのウィンドウ内の$\rho$-rankを推定する方法を提案する。広範な実験結果は、提案されたアルゴリズムが顔年齢推定や歴史的カラー画像分類などの様々なベンチマークデータセットで最先端の性能を達成していることを示している。コードはhttps://github.com/nhshin-mcl/MWR から入手可能である。