パターン識別のための錐制約部分空間法(パターン認識)
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概要
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一般にパターン認識では,特徴ベクトルは非負制約を受けることが多く,そのような性質をもつ分布は原点を頂点とする錐として表現される.そこで,新たなパターン識別方法として錐制約部分空間法を提案する.提案手法では,部分空間法と同様に錐の方向に沿ったスケール倍や加法などの特徴ベクトルの広い変動を許容する一方で,原点周りの広がりを錐により精度良く近似することで識別性能の向上が図られる.また,部分空間法と異なり次元の設定が容易(不要)となる.本論文では,サンプルの張る厳密な凸錐,それを近似する包括凸錐及び円錐による三つの手法を提案する.更に分布の多峰性に対応するために, von Mises-Fisher分布を利用した新たなクラスタリング手法を提案する.顔及び人検出の実験に提案手法を適用することによりその有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-01
著者
-
大津 展之
産業技術総合研究所
-
小林 匠
産業技術総合研究所
-
大津 展之
産業技術総合研究所:筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部長; Rwcp 筑波研究センター首席研究員
-
大津 展之
電総研
-
大津 展之
産業技術総合研究所:東京大学
-
大津 展之
東京大学:産業技術総合研究所
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部
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