| 研究成果の概要 |
本研究では, カテゴリ追加を考慮した大規模データにおけるスパースサポートベクトルマシンの開発を目的として行った. 例として, 顔認証において, あらかじめ全カテゴリ（登録する全ての人）を保持しているのではなく, 逐一カテゴリが追加され, さらに大規模のデータを学習する問題を設定した上で, 追加されるカテゴリと必要最低限の既存の情報を用いて学習できるスパースサポートベクトルマシンを開発・適用し, その性能の評価を行った. また, 評価にはベンチマークデータセットを用いた計算機実験によっても行った. その結果, 従来のシステムに比べて高い汎用性が確認できた.
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