次元の縮退を利用した頑健な共分散行列の逆行列の推定法(一般セッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
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概要
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二次識別関数(QDF)やマハラノビス距離(MD)は,パターン認識においてよく用いられる基本的な識別関数(識別器)で,各クラスとテストサンプルの類似度(距離)を算出するために用いられる.これらの計算にはパターンの分布を表す共分散行列の逆行列が必要であり,その推定精度は認識性能に直結する.本研究の目的は,共分散行列の逆行列を高精度で推定し,高い認識性能を得ることである.我々は既に「次元の縮退」を利用した共分散行列の逆行列の頑健な推定方法を提案しており,従来手法よりも頑健な推定が可能であることを実験により確認している.本稿では,この手法に球状検定とブロック対角化を導入することにより,理論の簡明化および性能向上を実現する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-06
著者
-
岩村 雅一
大阪府立大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学 大学院工学研究科
-
岩村 雅一
大阪府立大学 大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科:(現)日本大学工学部
-
阿曽 弘具
東北大
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
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