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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-229

加重方程式の最適解に基づくパターン認識系の構成について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216935
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216935
0ed76d3c-18b3-4db7-b105-8cb328640626
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22229004.pdf IPSJ-CVIM22229004.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル 加重方程式の最適解に基づくパターン認識系の構成について
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション1-A
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
日本女子大学理学部数物科学科
著者名 尺長, 健

× 尺長, 健

尺長, 健

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,加重和制約付き加重方程式の最適解に基づくパターン認識系の構成について述べる.従来,不足決定系においては,加重和制約により最適解が白色化後の内積計算に帰着されることを示した.また,白色化後に 閾値処理を施すことにより,高性能な認識系を実現できることを示した.本稿では,過剰決定系における最適解と白色化との関係を示すとともに,白色化後の閾値処理の有効性を示す.また,関連技術との関係を論じる.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2022-CVIM-229, 号 4, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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
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Ver.1 2025-01-19 15:40:54.630197
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