サンプル数が少ない状況下における正規直交判別ベクトル法の検討 (<特集>画像の認識・理解)
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概要
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特徴抽出系の設計法の1つである正規直交判別ベクトル法では, 平均ベクトルと共分散行列を有限個の訓練サンプルから推定する必要がある. 訓練サンプル数が少ない状況下では, 標本平均ベクトルと標本共分散行列に推定誤差が生じ, これらの推定誤差が特徴空間を劣化させる原因となる. ここでは, 標本共分散行列の推定誤差の低減についてのみ議論する. 本論文では, 共分散行列の推定法として, テプリッツ法, 正則化法, Hoffbeckらの手法, 摂動法を比較評価する. さらに従来手法との比較を行い, 標本共分散行列の推定誤差を低減することの効果を検討する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-08-15
著者
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浜本 義彦
山口大学工学部知能情報システム工学科
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浜本 義彦
山口大学知能情報システム工学科
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浜本 義彦
山口大学工学部
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浜本 義彦
宇部短期大学 情報システム
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宮本 貴宣
山口大学工学部知能情報システム工学
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浜本 義彦
山口大学大学院消化器・腫瘍外科
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