著者

堀田 政二

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.34, no.54, pp.13-20, 2010-12-09

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パターン認識の一技法である部分空間識別器(CLAFICや複合類似度を含む)は, 特徴選択, 次元削減, 識別を統一的に実現できる優れた手法であり, 現在もその改良や拡張が行われているが, 統計的な側面からの解析や拡張といった話は多くない.これは部分空間識別器とパターン認識の理想形であるベイズ決定則との関係がはっきりとは理解されていなかったことと, 部分空間を求める際の自己相関行列(分散共分散行列ではない)の性質が明瞭となっていなかったためと考えられる.最近, 筆者はこれらについての知見を得ることができ, それに伴ってベイズ決定則の拡張である複合決定問題に対応する複合部分空間識別器と呼ばれる手法を導いた.これは, 複数の未知標本が与えられたり, 複数の特徴量を用いた認識を行うための部分空間識別器であり, 統計的な側面から見て従来の部分空間識別器の自然な拡張となっている.本講演では, この手法のメディア工学とバイオメトリクスへの応用に関して, 幾つかの実験例を示しながら自由に議論することを目的とする.