画像認識におけるカーネル学習法(サーベイ(1))
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概要
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カーネル学習法は、非線形識別関数を効率よく構成する手法であり、カーネルトリックとも呼ばれている。サポートベクターマシンは、現在知られている多くのパターン認識手法の中でも認識性能の優れた手法であると考えられているが、カーネルトリックによって非線形識別関数を構成できるようになったことが、その性能向上に大きく貢献している。カーネル学習法とサポートベクターマシンに代表される線形識別手法を組み合わせることにより高性能な識別器を構成する事が可能になったが、未学習データに対する認識性能(汎化性能)を更に向上するためには変数選択などの手法が重要な役割を果たす。本稿では、サポートベクターマシンを中心にカーネル学習法について概説し、汎化性能向上のための変数選択手法などを紹介する。さらに、画像認識への応用例も紹介する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-05-12
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
西田 健次
産業技術総合研究所
-
西田 健次
(独)産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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