| 講演名 | 2011-05-19 ランダムサンプリングに基づく超曲面あてはめ(一般セッション,医用画像処理分野における計測・認識・理解) 藤木 淳, 赤穂 昭太郎, 日野 英逸, 村田 昇, |
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| 抄録(和) | 本稿では,N次元空間のデータに対してN-1次元超曲面をあてはめる問題について考察する.一般にこのあてはめ問題は特徴写像を介してM次元特徴空間における1次元低い超平面あてはめ問題に帰着される.このとき,もとの空間におけるユークリッド距離は特徴空間において重み附きユークリッド距離で近似できるので,もとの空間におけるユークリッド距離を反映した特徴空間におけるあてはめ問題は特徴空間において重み附きユークリッド距離に基づくあてはめ問題に帰着できる.一方,1次元低い超平面あてはめ問題について,重み附きユークリッド距離のk乗和を最小とする超平面あてはめは0 |
| 抄録(英) | In this paper, N-1-dimensional hypersurface fitting for N-dimensional data is investigated. Generally, this fitting problem is resolved into M-1-dimensional hyperplane fitting in M-dimensional feature space by considering appropriate feature mapping. Because the distance in original space and is approximated by the weighted distance in feature space, the hypersurface fitting problem based on the Euclidean distance in the original space is equivalent to the hyperplane fitting problem based on the weighted Euclidean distance in the feature space. On the other hand, the hyperplane fitting to reduce one dimension of data by minimizing the weighted sum of k-th power deviation of Euclidean distance has the optimal sampling property when 0 |
| キーワード(和) | あてはめ / 最小k乗偏差推定 / 最小二乗α百分位点推定 / 大域的最適解 / 最適抽出 / 組合せ最適化 / ランダムサンプリング |
| キーワード(英) | fitting / least k-th power deviations / least α-percentile of squares / global optimum / optimal sampling property / combinatorial optimization / random sampling |
| 資料番号 | IE2011-21,PRMU2011-13,MI2011-13 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2011/5/12(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ランダムサンプリングに基づく超曲面あてはめ(一般セッション,医用画像処理分野における計測・認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | hypersurface fitting based on random sampling |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | あてはめ / fitting |
| キーワード(2)（和/英） | 最小k乗偏差推定 / least k-th power deviations |
| キーワード(3)（和/英） | 最小二乗α百分位点推定 / least α-percentile of squares |
| キーワード(4)（和/英） | 大域的最適解 / global optimum |
| キーワード(5)（和/英） | 最適抽出 / optimal sampling property |
| キーワード(6)（和/英） | 組合せ最適化 / combinatorial optimization |
| キーワード(7)（和/英） | ランダムサンプリング / random sampling |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤木 淳 / Jun FUJIKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro AKAHO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 日野 英逸 / Hideitsu HINO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学 Waseda University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 村田 昇 / Noboru MURATA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学 Waseda University |
| 発表年月日 | 2011-05-19 |
| 資料番号 | IE2011-21,PRMU2011-13,MI2011-13 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 48 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |