進化的距離学習を用いた顔画像クラスタリング(人体・動作の認識と理解,福祉と共生,国際会議報告)
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概要
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データマイニングや機械学習において距離定義は,クラスタリングや判別学習の結果に多大な影響を与える.著者らは教師ありの大域距離学習方式として,大域的クラスタ妥当性指標に基づいた距離学習を行う方式を提案している.この方式の利点は,クラスラペルを教師データとして直接用いることができる点と,クラスタ近傍とクラスタ内部の評価を同時に行える点である.本研究では,上記の方式が実データに対してどの程度有効であるかを検討する.距離学習を行うことで良好なクラスタリング結果が得られることを確認する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2014-01-16
著者
-
福井 健一
大阪大学産業科学研究所
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
中山 茂
鹿児島大学
-
二宮 公紀
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
-
小野 智司
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
-
小野 智司
鹿児島大学
-
女鹿野 大志
鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻
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