部分空間の疎分解に基づくパターン識別法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-05-20
• タイトル: 部分空間の疎分解に基づくパターン識別法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Pattern Classification by Sparse Subspace Method
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論ダイジェスト２
• 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: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属: 千葉大学総合メディア基盤センター
• 著者所属: 千葉大学総合メディア基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Media and Information Technology, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Media and Information Technology, Chiba University
• 著者名: 伊東, 隼人; 酒井, 智弥; 井宮, 淳
• 著者名(英): Hayato, Itoh; Tomoya, Sakai; Atsushi, Imiya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，未知のパターンを簡潔に説明できる少数の既知のパターンによってクラスを決定する識別法を提案する．提案手法は質問データ集合の線形部分空間を疎分解することでこの識別を実現する．疎分解とは，クラスが既知であるパターン （訓練データ） を用いて質問データを合成する際に，なるべく少数の訓練データを用いて合成するという条件を付加した最小化問題を解くことを指す．本手法は圧縮センシングにおける信号復元の手法を応用し，複数のパターンに複数のクラスを多対多で対応づける識別を実現するものである．実験では同一人物の複数の顔画像から人物を特定する複数対 1 の識別問題について，提案手法のノイズに対する頑健性，およびランダム射影による次元圧縮の有効性を実験的に評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Proposed is a robust multi-class classification method on the basis of finding classes whose training data can most concisely explain a given test dataset. In the vector space model, the relevant classes are determined by decomposing the subspace of test dataset into class subspaces as few as possible. The techniques of compressed sensing and sparse signal reconstruction are applicable to the subspace decomposition and reduction of computational cost. The robustness of classification against noise is evaluated through its application to face recognition.
• 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: 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 2010-CVIM-172, 号 33, p. 1-7, 発行日 2010-05-20
• 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