核非線形相互部分空間法の振る舞いについて(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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我々は,核非線形相互部分空間法(kernel mutual subspace method,以下KMS)について,パラメータチューニングによる高精度化の可能性を探る実験的な評価を行った.Gauss核の場合にカーネルパラメータ,辞書側,入力側それぞれの部分空間の次元数,用いる正準角の数について包括的な検討を行い,ETH80 animalsの画像データについて認識実験を行ったところ,従来の報告を越え最高で100%の高い認識率を得るとともに,用いるべき基底の数が物体の回転などの自由度に対応するという仮説を強化する実験結果を得た.これらの結果は有効なパラメータの設定方法が確立された場合にはKMSにより高精度な物体認識が可能になるということを示唆している.
- 2010-08-29
著者
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坂野 鋭
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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坂野 鋭
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
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坂野 鋭
(株)nttデータ
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坂野 鋭
株式会社nttデータ
-
堀田 政二
東京農工大学情報工学科
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堀田 政二
東京農工大学大学院工学研究院
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堀田 政二
東京農工大学共生技術研究院
-
山口 修
株式会社東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝電力システム社電力・社会システム技術開発センター
-
山口 修
株式会社東芝電力・社会システム技術開発センター
-
河原 智一
株式会社東芝研究開発センター
-
河原 智一
(株)東芝研究開発センター
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堀田 政二
東京農工大学大学院
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坂野 鋭
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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坂野 鋭
Nttデータ通信株式会社
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坂野 鋭
株式会社nttデータ情報科学研究所
-
坂野 鋭
(株)nttデータ マルチメディア技術センタ
-
堀田 政二
東京農工大学
-
坂野 鋭
NTTデータ通信株式会社 情報科学研究所
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