2016 Fiscal Year Research-status Report
カーネル法による辞書学習の拡張と画像特徴量抽出への応用
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16K00228
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
手塚 太郎 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 辞書学習 / カーネル法 / 画像特徴量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
辞書学習による特徴学習を正定値カーネルを用いて非線形に拡張するにあたっては、数ベクトルの内積がカーネルの計算に置き換わるため、実用的な時間内で処理を終わらせるためには反復回数を削減する必要がある。本年度は線形の辞書学習について、低次元空間への射影を近似で置き換えることによる高速化の研究を進めた。
また、カーネル辞書学習の評価実験の対象として適切であると考えられる時系列データの整備を進めた。カーネル辞書学習ではデータ間の類似度を表現する正定値カーネルを選択する必要があるが、評価実験に使用するデータに対して適切なカーネルとして何が適切であるかを明らかにするため、ガウス過程回帰の誤差を評価基準として比較実験を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
要素技術である辞書学習の高速化が実現し、また実験に使用する時系列データの整備が進められており、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は関連する分野を研究する国内外の研究者との情報交換を積極的に行い、研究を効率的に進めていく予定である。また画像特徴量については近年発展が著しい深層学習の分野において得られたものとの比較検討を行う計画である。
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| Causes of Carryover |
開発手法を人手で評価するにあたり、人件費が必要とされる予定であったが、本年度は高速化に主眼を置いて研究を行ったため、次年度にまわすこととした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
開発手法の評価を人手で行うための人件費として使用する。
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