| 大会名称 |
| 2016年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016G |
| 開催年 |
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2016
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| 発行日 |
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2016/3/1
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| セッション番号 |
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D-12A
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| セッション名 |
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パターン認識・メディア理解A
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| 講演日 |
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2016/3/15
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| 講演場所(会議室等) |
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センター2号館 3F 2306
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| 講演番号 |
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D-12-2
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| タイトル |
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直積量子化に基づく部分的正規分布線形結合モデルの計算量削減
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| 著者名 |
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○鈴木雅人, 北越大輔, 松本章代,
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| キーワード |
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部分的正規分布, 線形結合モデル, 直積量子化, 計算量削減
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| 抄録 |
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歪度成分分析および部分的正規分布の線形結合モデルを用いた識別関数は，手書き文字品質の低下に頑健な識別関数である．しかし特徴量の次元が大きいと，歪度の大きな成分の抽出に膨大な計算時間を要するため，あらかじめPCAなどを用いて次元圧縮を行ってから近似的に歪度成分を抽出する手法を取らざるを得ない．本研究ではこの問題点の解決策として，ANNS(Approximate Nearest Neighbor Search)の一手法であるIMI(Inverted Multi-Index)の考え方を適用し，歪度成分の探索空間の次元数を減少させることにより，識別関数の精度を低下させることなく計算時間を削減する手法を提案する．
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