| 研究概要 |
新しい分析方法として注目されている独立成分分析をパターン認識の特徴抽出に適用する場合,どのような特徴が抽出されているのかについては明確でない.そこで,本研究では文字画像や音響信号などに独立成分分析を適用することによって,下記の2点について検討した.
1.どのような基底関数が形成されるのか
2.元の信号のどのような特徴が抽出されているのか
さらに,主成分分析などを用いた場合と認識率で比較して,独立成分によって抽出された特徴の有効性について定量的に評価した.このような検討によって,独立成分分析のパターン認識への適用可能性を検討し,その特質を定量的に明らかにすることを目指した.
○音響診断データへの適用
独立成分分析を用いた配管からのガス漏洩音の検知を目的として,下記の点について検証した.
1.識別に有効な独立成分の選択方法の検討
2.独立成分に適した識別方法の検討
○文字パターンに対する適用
数字画像データを用いて,独立信号数が観測信号数よりも多い場合にも適用可能なアルゴリズムの適用を検討した.また,独立成分分析を教師付き学習に拡張して,その有効性を示した.
また,生体信号処理への応用として,独立成分分析を多チャンネル筋電図のデコンボリューションに用いて,運動単位の推定を行ったところ,良好な結果が得られた.
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