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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-02-13 15:00 SS-SVMにおける識別面の線形結合による汎化能力向上方式 ○舟木翔太・北村拓也（富山高専）  PRMU2013-135 CNR2013-43 |
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| 抄録 | （和） | 部分空間法に基づくサポートベクトルマシン（SS-SVM)では，各クラス部分空間において独立して識別面が生成されるため，各クラス間における情報の欠損が生じる． そこで本論文では上記の問題点を解消するため，各クラス部分空間上における識別面を線形結合させることによるSS-SVMの汎化能力向上方式を提案する．提案手法では各クラス部分空間上における決定関数の値を新たに特徴量として用いてマージン最大化の観点から最適な重み付けを行うことにより，他のクラスを考慮した識別面を生成する．これにより，他のクラス部分空間の情報の欠損を防げる．また，識別面の線形結合による学習コストはクラス数が膨大でない限り小さく，学習時間の増加を考慮しなくてもよい． ベンチマークデータセットを用いた計算機実験より，提案手法と従来手法との比較を行い，提案手法の有効性を検証する． |
| （英） | In this paper, we propose the improved subspace-based SVMs (SS-SVMs) by linearly-combining the separating hyper-planes (LCS-SVMs). In this method, the discriminant function, which is determined in the training of the conventional SS-SVMs, for each class is defined as a feature quantity. With these feature quantities, the new discriminant functions are optimized by SVMs. Thus, for each class, , LCS-SVMs can generate the separating hyper-planes including the information of other class feature spaces. In addition, the learning cost of LCS-SVM will be about as low as SS-SVM if the number of class is not too big. Using benchmark set, we evaluate the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | サポートベクトルマシン / 多クラス識別器 / パターン認識 / 部分空間法 / / / / |
| （英） | Support vector machine / Multi-class classifier / Pattern recognition / Subspace method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 431, PRMU2013-135, pp. 77-82, 2014年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2013-135 | |
| 発行日 | 2014-02-06 (PRMU, CNR) | |
| 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 | PRMU2013-135 CNR2013-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU CNR |
| 開催期間 | 2014-02-13 - 2014-02-14 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・メディア理解の基礎と境界領域，環境・エネルギーの課題，ポスターセッション |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2014-02-PRMU-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SS-SVMにおける識別面の線形結合による汎化能力向上方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improved Subspace-based Support Vector Machines by linear combination of the separating hyper-planes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サポートベクトルマシン / Support vector machine |
| キーワード(2)（和/英） | 多クラス識別器 / Multi-class classifier |
| キーワード(3)（和/英） | パターン認識 / Pattern recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 部分空間法 / Subspace method |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 舟木 翔太 / Shota Funaki / フナキ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) Toyama National College of Technology (略称： TNCT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 拓也 / Takuya Kitamura / キタムラ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) Toyama National College of Technology (略称： TNCT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-02-13 15:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2013-135, CNR2013-43 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.431(PRMU), no.432(CNR) |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-02-06 (PRMU, CNR) |
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