講演名 2007-12-14
次元の縮退を利用した頑健な共分散行列の逆行列の推定法(一般セッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
岩村 雅一, 大町 真一郎, 阿曽 弘具,
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抄録(和) 二次識別関数(QDF)やマハラノビス距離(MD)は,パターン認識においてよく用いられる基本的な識別関数(識別器)で,各クラスとテストサンプルの類似度(距離)を算出するために用いられる.これらの計算にはパターンの分布を表す共分散行列の逆行列が必要であり,その推定精度は認識性能に直結する.本研究の目的は,共分散行列の逆行列を高精度で推定し,高い認識性能を得ることである.我々は既に「次元の縮退」を利用した共分散行列の逆行列の頑健な推定方法を提案しており,従来手法よりも頑健な推定が可能であることを実験により確認している.本稿では,この手法に球状検定とブロック対角化を導入することにより,理論の簡明化および性能向上を実現する.
抄録(英) In pattern recognition, important measures including quadratic discriminant function (QDF) and Mahalanobis distance (MD) depend on the inverse of a covariance matrix. Since estimation accuracy of the matrix roughly determines pattern recognition performance, we have proposed an estimating method using "a shrinkage technique." In this paper, by introducing sphericity test and block diagonalization to the method, we achieve simplification and performance improvement.
キーワード(和) 少数サンプル問題 / 固有値展開 / 固有値の偏り / 球状検定 / 次元の縮退
キーワード(英) small sample problem / eigen decomposition / bias of eigenvalue / sphericity test / shrinkage of dimensionality
資料番号 PRMU2007-156
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2007/12/6(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
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 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 次元の縮退を利用した頑健な共分散行列の逆行列の推定法(一般セッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Robust Estimation of Inverse Covariance Matrix by Shrinkage Technique
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 少数サンプル問題 / small sample problem
キーワード(2)(和/英) 固有値展開 / eigen decomposition
キーワード(3)(和/英) 固有値の偏り / bias of eigenvalue
キーワード(4)(和/英) 球状検定 / sphericity test
キーワード(5)(和/英) 次元の縮退 / shrinkage of dimensionality
第 1 著者 氏名(和/英) 岩村 雅一 / Masakazu IWAMURA
第 1 著者 所属(和/英) 大阪府立大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University
第 2 著者 氏名(和/英) 大町 真一郎 / Shinichiro OMACHI
第 2 著者 所属(和/英) 東北大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Tohoku University
第 3 著者 氏名(和/英) 阿曽 弘具 / Hirotomo ASO
第 3 著者 所属(和/英) 東北大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Tohoku University
発表年月日 2007-12-14
資料番号 PRMU2007-156
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 384
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日