カーネル部分最小二乗分析を用いた歩行者認識
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概要
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歩行者認識の手法として,Shwartz らは Histgrams of Oriented Gradients(HOG) にテクスチャおよび色情報を表現する特徴量を付加し,表現力に富んだ高次元な特徴量を用いる手法を提案した.彼らはその高次元な特徴量を一般的な機械学習の手法を用いて分類するために部分最小二乗分析 (PLS) を用いて次元削減を行い,良好な結果を得た.本稿では次元削減手法に着目して,サポートベクトルマシン等でも利用されているカーネル法を PLS に適用したカーネル部分最小二乗分析 (KPLS) を用いることを検討した.INRIA 人画像データセットを用いて,PLS と KPLS の性能の比較実験を行ったところ,KPLS は PLS に対して優位な性能を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-11
著者
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