カーネルウィナーフィルタによるパターン認識(一般セッション7)
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概要
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ウィナーフィルターは,線形作用素の中で,観測信号からその原信号と雑音に関する平均2乗誤差を最小にする復元信号を与えるものであり,逆問題に広く利用されている.本論文では,パターン認識における識別部に,劣化・画像信号復元の分野で利用されるウィナーフィルタを拡張し,高次元特徴空間に写像することによって,非線形処理が可能になったカーネルウィナーフィルタを応用することを提案する.このとき,識別対象を観測信号と見なし,同じクラスに属す学習データの原信号を同一なものとする.そして,テストデータのクラスをその推定信号に最も近い学習データの原信号が属すクラスに決定する.さらに,カーネル関数における,非線形写像関数の一次近似を考え,観測信号空間での距離に基づく正則化を可能にし,汎化性能を向上させる.
- 2007-09-03
著者
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