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本研究では画像認識で重要なスケールスペース空間をPCAを用いて効率化を図る。スケールスペース空間は連続のスケールパラメータで定義されるため、顔認識で用いられる離散的なPCAはそのまま使えない。そこでPCAの一般化であるスペクトル分解をスケールスペースに適用した。具体的にはスケールの３次の多項式で近似して求めた。スペクトル分解をガウシアンスケールスペースおよびScale Normalized LoG空間に適用して，その具体的な固有解を求めた。SIFTへの応用にて，提案手法が良い再現性を得ることがわかった。
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