高階SOMによる自然な形状群表現アフィン不変な距離測度の導入(脳のモデルと生物模倣情報処理1,生物模倣情報処理,機械学習,一般)
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概要
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パターン認識や機械学習をおこなう際に,データとそれを表現するモデルとの距離を測る距離測度は本質的に重要な役割を果たす.特に異なる観測変換を受ける複数の観測データ集合を扱う場合には,観測集合ごとに異なる距離測度を設定しなければならない場面が頻繁に発生する.この問題は複数のデータ集合から普遍的な高次構造を抽出する課題においては避けて通れない根源的な問題である.このような高次データ構造抽出のための代表的アルゴリズムが高階SOMである.本稿では高階SOMに観測変換不変な距離測度を導入し,高階SOMのアルゴリズムを一般化する.さらにその応用例として形状分類における距離測度にアフィン不変な距離測度を導入し,形状の回転や位置ずれ,スケール変化などに影響を受けない形状群の表現が可能となることを示す.
- 2010-01-11
著者
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
大久保 貴之
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
古川 徹生
九州工業大学情報工学部
-
薬師寺 翔
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
古川 徹生
九州工業大学大学院脳情報工学専攻
-
大久保 貴之
九州工業大学大学院 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
-
薬師寺 翔
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
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