| 研究課題/領域番号 |
16H02842
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
研究代表者 |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
|
|---|
| 研究分担者 |
日野 英逸 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (10580079)
小林 匠 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30443188)
|
|---|
| 研究協力者 |
牧 淳人 スウェーデン王立工科大学
Xue Jing-Hao ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン, 統計科学科
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2018年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2016年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
|
|---|
| キーワード | 画像認識 / 部分空間法 / 差分部分空間 / 一般化差分部分空間 / 特徴抽出 / 部分空間 / 凸錐 / 部分空間表現 / 相互部分空間法 / 物体認識 / 高次元ベクトル空間 / 一般差分部分空間 / フィッシャー判別分析 / 判別空間 / 機械学習 / パターン認識 |
|---|
| 研究成果の概要 |
差分ベクトルの一般化である一般化差分部分空間(Generalized difference subspace(GDS))は，複数のクラス部分空間の差異(差分)を表す空間として定義され，クラス部分空間のGDSへの射影はクラス間を直交に近づける効果がある．その一方で，GDS射影はその次元を変更するだけで，判別分析的な効果も併せ持つことが新たに判明するなど，その幾何構造には未解明な点が多い．本研究では，(1)GDS射影による特徴抽出過程を数理的に完全解明し，(2)部分空間に替えて凸錐表現の導入により，その機能強化を行い，(3) 有効性を顔・物体認識や形状解析などで多角的に検証した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
GDS射影の有効性は，商用顔認識システム(東芝FacePass)等での実運用を通して十分に検証済みである．しかしながら，その有効性の根源であるGDSの幾何構造については未解明の部分が多く，標準的な基盤理論として認知されるまでには至っていなかった．本研究において，GDS射影の幾何構造が完全に解明され，その有効性が多角的に検証された．これによりGDS射影は安心して使える特徴抽出理論として世界的に認知されるようになると期待される．
|
