著者
宮本 貴宣 浜本 義彦
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学
巻号頁・発行日
vol.98, no.204, pp.71-78, 1998-07-24

統計的パターン認識の特徴抽出系の一つに, 正規直交判別ベクトル法がある.次元数に対する訓練サンプル数の比が小さいという現実的状況下では, クラス内共分散行列の推定誤差が大きくなり, 場合によっては逆行列が存在しないこともありえる.そこで, 本論文では, テプリッツ法, 正則化法という二種類のクラス内共分散行列の推定法を用いることで, 正規直交判別ベクトル法の改善を試みる.

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こんな論文どうですか? 訓練サンプル数が少ない状況下における正規直交判別ベクトル法(宮本 貴宣ほか),1998 http://id.CiNii.jp/NZKnL
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