| 研究課題/領域番号 |
23500211
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
栗田 多喜夫 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10356941)
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| 研究分担者 |
日高 章理 東京電機大学, 理工学部, 助教 (70553519)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 判別カーネル / 事後確率 / カーネル学習 / 判別分析 / 画像認識 / 特徴抽出 / サポートベクターマシン |
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| 研究成果の概要 |
判別基準を最大とする究極の非線形判別写像は，事後確率を並べたベクトルに対する線形判別分析に一致する．この非線形判別分析に現れるカーネルは，事後確率から計算される．これらの理論的結果を実際のデータ解析で応用するには，訓練データから事後確率を推定し，利用する必要がある．本研究では，ロジスティック回帰やK－最近傍法などで事後確率を推定し，非線形の判別分析を実現する手法を提案した．また，未学習サンプルの認識性能の向上を目指して，事後確率の推定に正則化を取り入れた手法について検討した．さらに，一般画像認識や画像検索等の応用で確率的知識を統合して利用する方法について検討した．
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