講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-05-15 09:30
Second-Order Tensor Principal Component Analysis Meets Two-Dimensional Singular Value Decomposition ○Hayato Itoh・Atsushi Imiya・Tomoya Sakai(Chiba Univ.) SIP2015-14 IE2015-14 PRMU2015-14 MI2015-14 |
抄録 |
(和) |
2次のテンソル主成分分析と2次元特異値分解が理論的に等しいことを示す。2次元特異値分解の実際の算法として周辺固有ベクトルを導入する。さらに、2次元特異値分解、主成分分析および2次元離散コサイン変換の関係を明らかにする。数値計算例では、周辺固有ベクトルおよび2次元離散コサイン変換の画像パターン認識における性能評価として人の顔画像を用いた認識率の比較を行う。この評価より, 周辺固有ベクトルによる2 次元特異値分解と2次元離散コサイン変換が等しい認識率を与えることを示す。 |
(英) |
We show that the second-order tensor principal component analysis is theoretically equivalent to the two-dimensional singular value decomposition. For the practical computation of the two-dimensional singular value decomposition, we introduce the marginal eigenvector method. Furthermore, we show the relation among the two-dimensional singular value decomposition, the classical principal component analysis and the two-dimensional discrete cosine transform. For the comparison of performances of the marginal eigenvector and the two-dimensional discrete
cosine transform for dimension reduction, we compute recognition rates for face images. In this comparison, the marginal eigenvector method and the two-dimensional discrete cosine transform establish almost same performances to recognition rates. |
キーワード |
(和) |
テンソル主成分分析 / 主成分分析 / 特異値分解 / 周辺固有ベクトル / 2次元離散コサイン変換 / / / |
(英) |
tensor principal component analysis / principal component analysis / singular value decomposition / marginal eigenvector / two-dimensional discrete cosine transform / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 24, PRMU2015-14, pp. 71-75, 2015年5月. |
資料番号 |
PRMU2015-14 |
発行日 |
2015-05-07 (SIP, IE, PRMU, MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SIP2015-14 IE2015-14 PRMU2015-14 MI2015-14 |
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