Support Vector Machineカーネル非線形部分空間法
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概要
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多クラスパターンの識別に有効な非線形部分空間法、Kernel based Nonlinear Subapace method (KNS法)を提案する.本手法はカーネル関数によって定義可能な非線形変換を利用して高次元非線形空間上での部分空間法を実現したものである.カーネル関数を利用した非線形識別手法であるSupport Vector Machineは、パーンを非線形高次元空間へ写像して識別機の最適化を行う点を特徴とする高い識別性能を有する手法である.しかし, パターン数, クラス数の増大とともに学習に要する計算量が爆発的に増大するという問題点があった.一方, 従来の部分空間法は多クラスの識別に有効な方法であるが, パターンの分布が非線形性を持つ場合やクラス数に比較して特徴空間の次元が低い場合に十分な識別性能が得られない.そこで, 両者の利点を組み合わせることにより, 高い識別性能を有する多クラスの非線形識別を少ない計算量で実現できると期待される.本論文では, 非線形部分空間法がカーネル関数による非線形変換を用いて定式化可能なことを示し, いくつかの具体例に適用することによってその有効性を検証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-17
著者
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