固有空間法はなぜうまく働くか

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概要

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最近、画像解析に広く固有空間法が応用され、実用的な手法としての立場を確立している。しかし、画像そのものをデータとして見たときには、サンプル数に比べて次元数が遥かに大きいという、本来の固有空間法を適用するデータとは違った様相を持つ。ここでは、このようなデータに固有空間法を適用することで、副次的な効果としての次元数を下げる、ということが画像解析におけるモデルあてはめに本質的な役割をしているのではないかと論じる。ここでは、画像からの姿勢推定というタスクを例に、画像データそのものに、直接的に姿勢パラメータを結びつける手法をまず述べる。続いて、同じことを、固有空間法を用いて実現し、その対比をすることでこのようなデータの次元数がサンプル数よりはるかに大きいときに何が起きているのかを見てみる。そして、いわゆる「過学習の理論」の立場からこの対比を解釈してみる。
2001-07-05

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