研究課題
基盤研究(B)
信号処理やパターン認識の性能向上のためには,信号の分布の偏りを反映できる距離構造を求める方法と,それに基づいた信号処理・パターン認識の枠組みが必要である。その理念のもと,Mahalanobis 計量理論の深化と,カーネル法による計算法を開発し,事後確率を求める必要がない,最大時後確率法と同等な識別法を開発した。また,確率密度関数間のL2距離を直接推定する手法を考案し,Stiefel 多様体上でその標本平均を効率的に求めるアルゴリズムを開発すると共に,基底数を増やさずに効率的な特徴抽出が可能な適応部分カーネル主成分分析を開発した。そして,開発した手法の有効性を計算機実験によって確認した。
すべて 2014 2013 2012
すべて 雑誌論文 (10件) (うち査読あり 10件) 学会発表 (1件) 図書 (1件)
Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
巻: (in press)
Pattern Recognition
巻: Vol.47,No.3 ページ: 994-1001
Activitas Nervosa Superior Rediviva
巻: Vol.44,No.4 ページ: 149-157
IEEE Transaction on Signal Processing
巻: Vol.61,No.4 ページ: 883-894
IEICE Transactions on Information and Systems
巻: Vol.E96-D,No.8 ページ: 1871-1874
Neural Computation
巻: Vol.25,No.10 ページ: 2734-2775
IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems
巻: Vol.24,No.7 ページ: 1127-1140
2012 Proceedings of Joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition and Statistical Techniques in Pattern Recognition
ページ: 354-362
EEE Trans. Neural Networks and Learning Systems
巻: Vol.23,No.2 ページ: 961-1973
Neural Networks
巻: Vol.33 ページ: 247-256