| 講演名 | 1998/7/24 訓練サンプル数が少ない状況下における正規直交判別ベクトル法 宮本 貴宣, 浜本 義彦, |
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| 抄録(和) | 統計的パターン認識の特徴抽出系の一つに, 正規直交判別ベクトル法がある.次元数に対する訓練サンプル数の比が小さいという現実的状況下では, クラス内共分散行列の推定誤差が大きくなり, 場合によっては逆行列が存在しないこともありえる.そこで, 本論文では, テプリッツ法, 正則化法という二種類のクラス内共分散行列の推定法を用いることで, 正規直交判別ベクトル法の改善を試みる. |
| 抄録(英) | In the small-sample, high-dimensional setting, the estimation error of a covariance matrix causes practical difficulties in designing a feature extractor based on the Fisher criterion. In this paper, we try to reduce the estimation error by using the Toeplitz method or regularization method. Experimental results support our approach. |
| キーワード(和) | 特徴抽出 / 正規直交判別ベクトル法 / クラス内共分散行列 / テプリッツ法 / 正則化法 |
| キーワード(英) | Feature extraction / orthonormal discriminant vector method / within-class scatter matrix / Toeplitz method / regularization |
| 資料番号 | IE98-39,PRMU98-62,MVE98-62 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 1998/7/24(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 訓練サンプル数が少ない状況下における正規直交判別ベクトル法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the Orthonormal Discriminant Vector Method in Small Training Sample Size Situations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴抽出 / Feature extraction |
| キーワード(2)（和/英） | 正規直交判別ベクトル法 / orthonormal discriminant vector method |
| キーワード(3)（和/英） | クラス内共分散行列 / within-class scatter matrix |
| キーワード(4)（和/英） | テプリッツ法 / Toeplitz method |
| キーワード(5)（和/英） | 正則化法 / regularization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮本 貴宣 / Takanobu Miyamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学工学部知能情報システム工学科 Faculty of Engineering, Yamaguchi University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 浜本 義彦 / Yoshihiko Hamamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山口大学工学部知能情報システム工学科 Faculty of Engineering, Yamaguchi University |
| 発表年月日 | 1998/7/24 |
| 資料番号 | IE98-39,PRMU98-62,MVE98-62 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 208 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |