SVMを利用した日常動作認識におけるカーネルパラメータ最適化に基づく重要運動情報の発見(テーマセッション(5))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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SVMを利用した日常動作認識法において予め列挙した運動情報候補から重要な運動情報の発見を行う手法について述べる.具体的にはSVMに事前に与えるカーネルの型を固定した上でその汎化誤差を最小化するカーネルパラメータを探索することで認識に有用な運勤惰報の発見を行う.提案手法の適用可能性の評価として18種の動作に適用したところ,最適化計算後のカーネルパラメータに基づき判断される重要な運動情報が多くの動作で直観的なものとなり,カーネルパラメータ最適化の前後で認識性能が向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-02
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
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