ユーザの選好を反映した特徴変換(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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類似画像検索等の問題において,あらかじめ用意した画像間の類似度が,人の感じる類似度と一致することは少ない.この種の問題を解決するために,ユーザの選好に基づいて画像間の相違度を学習するMetric Learning等の研究が行われてきた.これ以外にも,特徴空間内で類似する特徴が相互に近接し,類似していない特徴が互いに離れた場所に分布するように特徴を変換する主座標変換や数量化IV類などの手法も存在する.これら特徴変換は,Metric Learningや識別器の学習と組み合わせることができるというメリットがある一方で,既存手法では1)データ間の類似度が分かっている場合にしか適用できない,2)入力データを変換すると,学習に用いた全ての変換結果も変化してしまうという問題点がある.このため,未知入力に対する特徴変換が行えず,学習データの可視化等,限られた用途でしか用いられてこなかった.本報告では,数量化IV類とRelevance Component Analysis(RCA)を組み合わせることにより,この問題を解決する方法を提案し,SVMを用いたUCIレポジトリPen-Based Recognition of Handwritten Digitsの認識問題で前処理に用いることで,認識率が約7%程度改善できることを確認した.
- 2010-03-08
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
前田 俊二
日立製作所生産技術研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所生産技術研究所
-
高宮 隆弘
和歌山大学システム工学部
-
和田 俊和
和歌山大学
-
和田 俊和
日立製作所生産技術研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所横浜研究所
-
前田 俊二
日立製作所 横浜研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所
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