| 講演名 | 2013-03-14 2次元画像パターン識別における次元削減手法の検討(一般セッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価) 伊東 隼人, 井宮 淳, 酒井 智弥, |
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| 抄録(和) | 画像パターン認識に対し,位相情報を保存する次元削減手法の妥当性を実験的に評価した.画像パターン認識では画像の識別のためにパターン認識の手法を用いる.画像パターン認識を計算機上で構築する際,標本化を通して画像パターンは画素値の配列として得られる.標本化により,画像パターンは高次元計量空間中のベクトルとして表される.時間および空間的計算複雑さはパターンを表す特徴ベクトルの次元数に依存している.そのため,パターン認識の手法を用いた高精度な識別にはパターンを表す特徴ベクトルの次元削減が必要不可欠である.しかし,次元削減は画像パターンの幾何学的情報と位相情報の損失を伴う.理想的な次元削減手法は,識別空間にて画像パターン分布の位相情報を保存する低次元部分空間を選択すべきである. |
| 抄録(英) | In this paper, we experimentally evaluate the validity of topology-preserving dimension-reduction methods for image pattern recognition. Image pattern recognition uses pattern recognition techniques for the classification of image data. For the numerical achievement of image pattern recognition techniques, images are sampled using an array of pixels. This sampling procedure derives vectors in a higher-dimensional metric space from image patterns. For the accurate achievement of pattern recognition techniques, the dimension reduction of data vectors is an essential methodology, since the time and space complexities of data processing depend on the dimension of data.However, the dimension reduction causes information loss of geometrical and topological features of image patterns. The desired dimension-reduction method selects an appropriate low-dimensional subspace that preserves the topological information of the classification space. |
| キーワード(和) | 次元削減 / 主成分分析 / 離散コサイン変換 / ランダム射影 / 位相構造 / 識別空間 / 画像パターン認識 |
| キーワード(英) | dimension reduction / principle component analysis / discrete cosine transform / random projection / topological structure / discriminant space / image pattern recognition |
| 資料番号 | PRMU2012-183 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2013/3/7(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
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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 | ENG |
| タイトル（和） | 2次元画像パターン識別における次元削減手法の検討(一般セッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Validation of Dimension Reduction Methods for Two-Dimensional Image Pattern Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次元削減 / dimension reduction |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析 / principle component analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 離散コサイン変換 / discrete cosine transform |
| キーワード(4)（和/英） | ランダム射影 / random projection |
| キーワード(5)（和/英） | 位相構造 / topological structure |
| キーワード(6)（和/英） | 識別空間 / discriminant space |
| キーワード(7)（和/英） | 画像パターン認識 / image pattern recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊東 隼人 / Hayato ITOH |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合科学研究科 School of Advanced Integration Science, Chiba University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井宮 淳 / Atsushi IMIYA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学総合メディア基盤センター Institute of Media and Information Technology, Chiba University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 酒井 智弥 / Tomoya SAKAI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長崎大学工学部 Department of Computer and Information Sciences, Nagasaki University |
| 発表年月日 | 2013-03-14 |
| 資料番号 | PRMU2012-183 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 495 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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