Linear and nonlinear hybrid kernel mutual subspace method for object recognition (パターン認識・メディア理解)
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概要
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本報告では,新しい相互部分空間法である核非線形線形ハイブリッド相互部分空間法を提案する.我々が提案した核非線形相互部分空間法は物体認識問題を初めとした,様々な非線形分布を持つ認識問題に対して,強力な認識手法であることが様々な実験から検証されてきた.しかし,問題によっては学習データの分布と認識対象データの分布が異なっているため,うまく動作しない場合があった.また,入力データに強いノイズがある場合,入力側の核非線形主成分分析が過適応してしまう可能性がある.この問題を解決するために我々は新たな認識アルゴリズム核非線形線形ハイブリッド相互部分空間法を提案する.人工データを用いた実験の結果,提案手法はノイズに対する頑健性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-06
著者
-
坂野 鋭
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
(株)nttデータ
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
Nttデータ通信株式会社
-
坂野 鋭
(株)nttデータ マルチメディア技術センタ
-
坂野 鋭
NTTデータ通信株式会社 情報科学研究所
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