研究課題
若手研究(B)
時空間バターンは特徴空間内のベクトル集合(マニフォールド)で表現するでき,グラフ距離に基づく自己組織化マツブを用いてこのマニフォールドを近似し、さらに高階の自己組織化マツブにより学習したニフォールド間の類似関係を解析する. ジェスチャ-の中には, 特異な形状のニフォールドを構成するものがあり,高階自己組織化マツブのアルゴリズムの変更を行うことで,学習安定性の向上を実現した。
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