教師付き独立成分分析の提案とその顔画像分析への応用について
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概要
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ICA (Independent Component Analysis)とは、最近注目されている新しいデータ解析手法であり、その計算手法やfMRIデータ解析への応用などが盛んに研究されつつある。ICAは、観測データを、確率的な独立性を基準としていくつかの成分に分解するが、 fMRI計測などにおいては、観測データは視覚刺激などのある制御信号を介して得られたものであることが多い。このような場合には観測データのみを用いて解析を進めるよりも、既知の制御信号を利用することにより、制御信号反応成分を積極的に抽出する手法が有効であると思われる。ここでは、ICAのそのような拡張として教師付き独立成分分析(Supervised Independent Component Analysis: SICA)を提案し、またその応用例としてこれを顔画像解析に適用した結果を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-20
著者
-
菅生 康子
生命工学工業技術研究所
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
-
梅山 伸二
電子技術総合研究所 情報科学部情報数理研究室
-
梅山 伸二
産業技術総合研究所
-
梅山 伸二
電子技術総合研究所 ビジュアルコンピューティング・ラボ
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