| 講演名 | 1998/7/27 ヒルベルト空間における部分空間法 津田 宏治, |
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| 抄録(和) | 部分空間法の認識率向上のためには, 部分空間同士の共通部分の次元数を減らすことが重要であるが, そのためには, 特徴空間を, 高次元空間へ写像することが有効である.本稿では, Support Vector Machineで用いられているImplicitな写像を用いて, 特徴空間を, 無限次元のヒルベルト空間に写像し, そこで, 部分空間法を用いて識別を行うことを提案する.ひらがな認識実験を行った結果, 従来の部分空間法よりも高い認識率を得ることができた. |
| 抄録(英) | To improve the classification accuracy of the subspace method, it is effective to reduce the dimensionality of the intersections between the subspaces. For this purpose, the feature space should be mapped to a higher dimensional space.In this paper, the feature space is mapped implicitly to the infinite dimensional Hilbert space in the same manner as the support vector machine, and the subspace method is applied to the Hilbert space. As a result of the Hiragana recognition experiment, it is shown that the classification accuracy is better than that of the conventional subspace classifier. |
| キーワード(和) | パターン認識 / 部分空間法 / ヒルベルト空間 / カーネル関数 / サポートベクターマシーン |
| キーワード(英) | Pattern Recognition / Subspace Method / Hilbert Space / Kernel Functions / Support Vector Machine |
| 資料番号 | NC98-36 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/7/27(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） | |
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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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ヒルベルト空間における部分空間法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Subspace Method in the Hilbert Space |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 部分空間法 / Subspace Method |
| キーワード(3)（和/英） | ヒルベルト空間 / Hilbert Space |
| キーワード(4)（和/英） | カーネル関数 / Kernel Functions |
| キーワード(5)（和/英） | サポートベクターマシーン / Support Vector Machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津田 宏治 / Koji Tsuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電子技術総合研究所知能情報部 Machine Understanding Division, Electrotechnical Laboratory |
| 発表年月日 | 1998/7/27 |
| 資料番号 | NC98-36 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 219 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |