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本研究では，確率モデルによる特徴抽出と簡単な識別モデルによる学習機械について研究した。確率モデルとしてカーネルによりポテンシャル関数が定義されたマルコフ確率場，カーネルランダムフィールドを提案し，その効率的な計算法と特徴が線形分離可能となることを示した。最大の成果は，この特徴抽出器は，カーネルの次数を十分大きくとれば，パターン識別問題が必ず,識別の簡単な特徴である線形分離可能な問題に変換できることを示した点にある。顔検出問題にこの手法を用い，AdaBoostとSURFと用いた最先端の従来法の精度を容易に達成できることを示した。
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