| 講演名 | 2004/3/11 抑制型カーネル標本空間射影法によるパターン認識(一般セッション(3))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解) 鷲沢 嘉一, 山下 幸彦, |
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| 抄録(和) | パターン認識の一手法であるカーネル標本空間射影法(KSP)を拡張した抑制型カーネル標本空間射影(SKSP)法を提案する.カーネル法は,マーサーカーネルを用いて入力ベクトルを高次元の特徴空間へ写像し,認識を行う手法でSVMやPCAなどに応用され高い性能を示している.KSP法は,マーサーカーネルが作る特徴空間に写像されたサンプルが張るカーネル標本空間へ未知の入力を正射影し,そのノルムを比較することによりクラスを決定する1クラス識別器である.SKSP法は,KSP法を拡張し未知の入力を斜射影することにより他のクラスの影響を抑制し,KSP法よりも高精度な認識を実現する.また,手書き数字認識実験と2クラス公開データベースの実験を行いその有効性を示す. |
| 抄録(英) | We propose SKSP; suppressed kernel sample space projection method which is extended from KSP; kernel sample space projection method. By kernel based methods, after an input vector is mapped to a high dimensional feature space by a Mercer kernel function, it is classified. A kernel based method is applied to SVM and PC A, and achieves high performance. KSP is an one-class classifier. It classifies an unknown input vector by comparing the projection norms onto kernel sample spaces which are spanned by samples in the feature space. By SKSP, the effect of other classes is suppressed and useful features are extracted with an oblique projection. We show experimental results of hand written digits recognition problem and some two-class classification problems, and show its advantages. |
| キーワード(和) | カーネル法 / カーネル標本空間射影(KSP)法 / サポートベクタマシン(SVM) / カーネル主成分分析(KPCA) / Tikhonov正則化 |
| キーワード(英) | Kernel based method / Kernel sample projection method / Support vector machine(SVM) / Kernel PCA(KPCA) / Tikhonov regularization |
| 資料番号 | PRMU2003-270 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/3/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 抑制型カーネル標本空間射影法によるパターン認識(一般セッション(3))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Suppressed kernel sample space projection method for pattern recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カーネル法 / Kernel based method |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル標本空間射影(KSP)法 / Kernel sample projection method |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクタマシン(SVM) / Support vector machine(SVM) |
| キーワード(4)（和/英） | カーネル主成分分析(KPCA) / Kernel PCA(KPCA) |
| キーワード(5)（和/英） | Tikhonov正則化 / Tikhonov regularization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鷲沢 嘉一 / Yoshikazu WASHIZAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学理工学研究科 Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山下 幸彦 / Yukihiko YAMASHITA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学理工学研究科 Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2004/3/11 |
| 資料番号 | PRMU2003-270 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 737 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |