抑制型カーネル標本空間射影法によるパターン認識(一般セッション(3))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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パターン認識の一手法であるカーネル標本空間射影法(KSP)を拡張した抑制型カーネル標本空間射影(SKSP)法を提案する.カーネル法は,マーサーカーネルを用いて入力ベクトルを高次元の特徴空間へ写像し,認識を行う手法でSVMやPCAなどに応用され高い性能を示している.KSP法は,マーサーカーネルが作る特徴空間に写像されたサンプルが張るカーネル標本空間へ未知の入力を正射影し,そのノルムを比較することによりクラスを決定する1クラス識別器である.SKSP法は,KSP法を拡張し未知の入力を斜射影することにより他のクラスの影響を抑制し,KSP法よりも高精度な認識を実現する.また,手書き数字認識実験と2クラス公開データベースの実験を行いその有効性を示す.
- 2004-03-11
著者
-
山下 幸彦
東京工業大学大学院理工学研究科
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鷲沢 嘉一
独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター
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鷲沢 嘉一
東京工業大学大学院理工学研究科
-
山下 幸彦
東京工業大学大学院理工学研究科国際開発工学専攻
-
山下 幸彦
東京工業大学
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山下 幸彦
東京工業大学 大学院理工学研究科
-
鷲沢 嘉一
電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻
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