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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-09-06 14:50 ［フェロー記念講演］部分空間法から相互部分空間法へ ○前田賢一（東芝リサーチ/東芝）  PRMU2010-85 IBISML2010-57 |
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| 抄録 | （和） | 部分空間法はパターン認識の古典的方法であり，いろいろな認識に応用されてきた．相互部分空間法は部分空間法の拡張である．そこではパターン間の類似度を定義するのに部分空間の間の正準角が使われる．通常、\textit{Karhunen-Lo\`{e}ve} (\textit{KL}) 展開あるいは \textit{PCA}~\cite{hotelling1,karhunen,loeve} が部分空間の作成に使われる．その部分空間はパターンの分布を近似したものである．部分空間法から相互部分空間法への拡張は，ちょうど\textit{PCA} と \textit{CCA}~\cite{hotelling2} の違いに相当するものである．将来への提言も含めて経験を紹介した． |
| （英） | The \textit{Subspace Method}~\cite{watanabe2,oja} is a classic method of pattern recognition, and has been applied to various tasks. The \textit{Mutual Subspace Method}~\cite{maeda1} is an extension of the \textit{Subspace Methods}, in which \textit{canonical angles} (\textit{principal angles}) between two subspaces are used to define \textit{similarity} between two patterns (or two sets of patterns). The \textit{Karhunen-Lo\`{e}ve eigenvalue method} or \textit{principal component analysis} (\textit{PCA}) is a well-known approach to form a subspace that approximates a distribution of patterns, and it was introduced as a tool of pattern recognition. The extension from the \textit{Subspace Methods} to the \textit{Mutual Subspace Method} corresponds to the difference between \textit{PCA} and \textit{canonical correlation analysis} (\textit{CCA}). I describe my own experiences and make a proposal. |
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| キーワード | （和） | 部分空間法 / 相互部分空間法 / 正準角 / PCA / CCA / / / |
| （英） | Subspace Method / Mutual Subspace Method / Canonical Angle / PCA / CCA / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-85, pp. 215-220, 2010年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-85 | |
| 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 | PRMU2010-85 IBISML2010-57 |
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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） | 部分空間法から相互部分空間法へ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | From the Subspace Method to the Mutual Subspace Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 部分空間法 / Subspace Method |
| キーワード(2)（和/英） | 相互部分空間法 / Mutual Subspace Method |
| キーワード(3)（和/英） | 正準角 / Canonical Angle |
| キーワード(4)（和/英） | PCA / PCA |
| キーワード(5)（和/英） | CCA / CCA |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 前田 賢一 / Ken-ichi Maeda / マエダ ケンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東芝リサーチ・コンサルティング株式会社/株式会社 東芝 (略称： 東芝リサーチ/東芝) Toshiba Research Consulting Corporation/Toshiba Corporation (略称： Toshiba Research/Toshiba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-09-06 14:50:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-85, IBISML2010-57 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.187(PRMU), no.188(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.215-220 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
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