固有空間法はなぜうまく働くか

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2001-07-05
• タイトル: 固有空間法はなぜうまく働くか
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Why does the eigen space method work well?
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者名: 出口, 光一郎; 岡谷, 貴之
• 著者名(英): Koichiro, Deguchi; Takayuki, Okatani
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 最近、画像解析に広く固有空間法が応用され、実用的な手法としての立場を確立している。しかし、画像そのものをデータとして見たときには、サンプル数に比べて次元数が遥かに大きいという、本来の固有空間法を適用するデータとは違った様相を持つ。ここでは、このようなデータに固有空間法を適用することで、副次的な効果としての次元数を下げる、ということが画像解析におけるモデルあてはめに本質的な役割をしているのではないかと論じる。ここでは、画像からの姿勢推定というタスクを例に、画像データそのものに、直接的に姿勢パラメータを結びつける手法をまず述べる。続いて、同じことを、固有空間法を用いて実現し、その対比をすることでこのようなデータの次元数がサンプル数よりはるかに大きいときに何が起きているのかを見てみる。そして、いわゆる「過学習の理論」の立場からこの対比を解釈してみる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The eigen space method has established its position among computer vision techniques, recently, as a tool for robust image analysis as well as efficient image data compression method. However, image data itself has a significant difference from statistical data to which the conventional eigen space method is conceptually applicable, because its dimensionality is much larger than the number of samples which are used to construct the eigen space. Here, we claim that the reduction of the dimensionality which is carried out in the process of the eigen space method plays an improtant role for model fitting to the image data. In this article, we introduce the image based pose estimation task as an examle to apply the eigen space method. We make comparison between the eigen space method and the direct imterpretation method where a linear model combining poses and images. Then, we discuss the comparison from the viewpoint of the theory over-learning.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2001, 号 66(2001-CVIM-128), p. 1-8, 発行日 2001-07-05
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会