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行列・テンソルで表現される特徴量に対して２種の識別手法（行列識別及び特徴テンソル間類似度）を提案した。提案法では行列識別器の高速な最適化方法を示し、訓練誤差と行列のランクを同時に最小化する。得られる低ランク行列識別器は高い汎化性能を有するだけでなく、その識別重みは物理的に解釈することが容易となり更なる解析に資する。また、提案した類似度は特徴テンソル間での部分マッチングに基づき、特徴に内在する共通パターンを自動的に抽出することができる。そのため、背景ノイズなどの変動に頑健に類似度を算出することが可能となる。各種画像認識実験において、これら提案法の有効性を定量的に確認した。
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