- 著者
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坂野 鋭
武川 直樹
中村 太一
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)
- 巻号頁・発行日
- vol.84, no.8, pp.1549-1556, 2001-08-01
- 被引用文献数
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本論文において我々は,新しい物体認識アルゴリズム,核非線形相互部分空間法を提案する.前田によって提案された相互部分空間法は複数の入力画像を主成分分析することにより,高度な物体認識を実現する優れた手法である.しかしながら,通常の部分空間法と同様,カテゴリーの分布が非線形構造をもつ場合には性能が低下するという問題がある.この問題を解決するために我々は強力な非線形主成分分析法として知られている核非線形主成分分析を相互部分空間法に適用し,新しい物体認識アルゴリズム,核非線形相互部分空間法を理論的に導出した.提案手法を顔画像による個人識別問題に適用したところ,最高精度では従来法と大きな差がつかなかったものの,提案手法を用いた実験では物体運動の自由度と高い認識率を示す部分空間次元数の関係が無矛盾に説明できることがわかった.また,提案手法では認識辞書がよりコンパクトな構造をとり,大規模認識問題に対して有効である可能性を示すことができた.