部分空間の疎分解に基づくパターン識別法
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概要
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本研究では,未知のパターンを簡潔に説明できる少数の既知のパターンによってクラスを決定する識別法を提案する.提案手法は質問データ集合の線形部分空間を疎分解することでこの識別を実現する.疎分解とは,クラスが既知であるパターン (訓練データ) を用いて質問データを合成する際に,なるべく少数の訓練データを用いて合成するという条件を付加した最小化問題を解くことを指す.本手法は圧縮センシングにおける信号復元の手法を応用し,複数のパターンに複数のクラスを多対多で対応づける識別を実現するものである.実験では同一人物の複数の顔画像から人物を特定する複数対 1 の識別問題について,提案手法のノイズに対する頑健性,およびランダム射影による次元圧縮の有効性を実験的に評価した.
- 2010-05-20
著者
-
酒井 智弥
千葉大学総合メディア基盤センター
-
井宮 淳
千葉大学総合メディア基盤センター
-
伊東 隼人
千葉大学大学院融合科学研究科
-
井宮 淳
千葉大学 総合メディア基盤センター
-
井宮 淳
国立情報学研究者所-千葉大学総合メディア基盤センター
-
井宮 淳
国立情報学研究所/千葉大学総合メディア基盤センター
-
酒井 智弥
長崎大学
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