| 研究課題/領域番号 |
18300057
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
山下 幸彦 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 准教授 (90220350)
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| 研究分担者 |
杉山 将 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 准教授 (90334515)
田中 聡久 東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究院, 准教授 (70360584)
鷲沢 嘉一 独立行政法人理化学研究所, 脳信号処理研究チーム, 研究員 (10419880)
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| 研究期間 (年度) |
2006 – 2008
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| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
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| 配分額 *注記 |
16,810千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 2,310千円)
2008年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2007年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2006年度: 6,800千円 (直接経費: 6,800千円)
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| キーワード | 信号空間の構造 / Mahalanobis 計量 / 幾何学的局所等方独立 / 非対称カーネル法 / 共変量シフト / コミッティ機械 / ブラインド信号抽出 / 多様体 / 汎化能力推定 / 脳信号処理 / マハラノビス計量 |
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| 研究概要 |
パターン認識などの知的情報処理の精度にブレークスルーをもたらす非線形な信号空間の構造の利用に関して, Riemann 多様体を使って信号空間の構造を表現するMahalanobis 計量, カーネル法を拡張した非対称カーネル法, 構造が時間と共に変化していく場合における学習法, 多様体上で最適化問題を解くためのアルゴリズム, 分散構造を用いたブラインド信号抽出法に関して研究を行い, 新たな知見を得た。さらにその成果をパターン認識, 脳信号処理などの様々な問題に適用し, その有効性を確認した。
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