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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-09-05 09:00 核非線形相互部分空間法の振る舞いについて ○堀田政二（東京農工大）・河原智一・山口 修（東芝）・坂野 鋭（NTT）  PRMU2010-57 IBISML2010-29 |
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| 抄録 | （和） | 我々は，核非線形相互部分空間法（kernel mutual subspace method，以下KMS）について，パラメータチューニングによる高精度化の可能性を探る実験的な評価を行った．Gauss核の場合にカーネルパラメータ，辞書側，入力側それぞれの部分空間の次元数，用いる正準角の数について包括的な検討を行い，ETH80 animals の画像データについて認識実験を行ったところ，従来の報告を越え最高で100%の高い認識率を得るとともに，用いるべき基底の数が物体の回転などの自由度に対応するという仮説を強化する実験結果を得た．これらの結果は有効なパラメータの設定方法が確立された場合にはKMSにより高精度な物体認識が可能になるということを示唆している． |
| （英） | Optimizing parameters of kernel methods is an unsolved problem. We report the experimental evaluation and the consideration of parameters dependencies on kernel mutual subspace method (KMS). The following parameters of KMS are considered: Gaussian kernel parameters, dimensionalities of dictionary and input subspaces, and the number of canonical angles. We evaluate recognition accuracies of KMS through experiments on ETH-80 animals database. According to searching optimal parameters exhaustively, we obtain 100% recognition accuracy, and some experimental results suggests the relationships between the dimensionality of subspaces and the degrees of freedom for object motions. Such results imply that KMS achieves high recognition rate for object recognition with optimized parameters. |
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| キーワード | （和） | 核非線形部分空間法 / 物体認識 / 部分空間法 / カーネル法 / 統計的パターン認識 / 機械学習 / / |
| （英） | kernel mutual subspace method / object recognition / subspace method / kernel method / statistical pattern recognition / machine leaning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-57, pp. 1-6, 2010年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-57 | |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2010-57 IBISML2010-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2010-09-05 - 2010-09-06 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka Univ. |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化, 一般 |
| テーマ（英） | Machine learning and optimization for computer vision and pattern recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-09-IBISML-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 核非線形相互部分空間法の振る舞いについて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Behavior of kernel mutual subspace method with respect to parameters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 核非線形部分空間法 / kernel mutual subspace method |
| キーワード(2)（和/英） | 物体認識 / object recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 部分空間法 / subspace method |
| キーワード(4)（和/英） | カーネル法 / kernel method |
| キーワード(5)（和/英） | 統計的パターン認識 / statistical pattern recognition |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / machine leaning |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀田 政二 / Seiji Hotta / ホッタ セイジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agricultural and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河原 智一 / Tomokazu Kawahara / カワハラ トモカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 研究開発センター (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba Corp.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 修 / Osamu Yamaguchi / ヤマグチ オサム |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 電力システム社 電力・社会システム技術開発センター (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba Corp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂野 鋭 / Hitoshi Sakano / サカノ ヒトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称： NTT) NTT Communication Science Lab (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-09-05 09:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-57, IBISML2010-29 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.187(PRMU), no.188(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
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