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

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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.

著者

河村 圭 今村 哲也 大島 信幸 浜本 義彦

出版者

公益社団法人 日本工学教育協会

雑誌

工学教育 (ISSN:13412167)

巻号頁・発行日

vol.62, no.3, pp.3_9-3_14, 2014 (Released:2014-05-31)

参考文献数

5

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In 2010, Department of Information Science and Engineering, Faculty of Engineering, Yamaguchi University started a logical thinking education for undergraduate students. In the subjects related to the education, students learn knowledge, skills and attitudes to foster their coherent and logical thinking abilities. These subjects were developed under the industry-academia collaboration promoted by Information-technology Promotion Agency (IPA) . This paper describes the implementation of the education and the evaluation of the educational efficiency. It contains designing educational contents and materials that reflect company needs. Emphasizing the educational effectiveness, the questionnaire results of the subject evaluation and the competence self-evaluation are included in this paper. The competence is a set of the defined behaviors that show the ability of an individual to do a job properly.

著者

三谷 芳弘 浜本 義彦

出版者

日本高専学会

雑誌

日本高専学会誌 : journal of the Japan Association for College of Technology (ISSN:18845444)

巻号頁・発行日

vol.15, no.2, pp.65-70, 2010-07-30

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抵抗器の抵抗値は,カラーコードの色によって分かる.抵抗器の色から抵抗値を読み取ることをコンピュータが代用できれば,その読み取りコストが小さくなる.本論文では,画像処理による抵抗器の読み取り方法を提案する.それは,まず抵抗器の実画像より色を抽出し,次にその色を識別する.色を識別する際に照明の影響を考慮することは重要である.そのため,3種類の照明状況(暗い状況,明るい状況,非常に明るい状況)で実験を行った.また,色の高精度な識別のために10種類の色空間(RGB,XYZ,YCbCr,YIQ,HSI,HSV,HLS,L^*u^*v^*,L^*a^*b^*,I1I2I3)を調べた.実験結果より,提案手法の有効性を示した.抵抗器の抵抗値をより高精度に読み取るためには,より照明の明るい環境の下で色識別にはL^*u^*v^*,L^*a^*b^*,I1I2I3色特徴を用いることが効果的であることが分かった.

著者

浜本 義彦 金岡 泰保 富田 真吾

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. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.77, no.1, pp.76-83, 1994-01-25

参考文献数

21

被引用文献数

5

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パターン認識における特徴抽出系の代表的な設計法の一つに判別分析がある.これは,フィッシャー評価関数を最大にする特徴軸を抽出するものである.しかし,判別分析は,mクラス問題ではm-1個の特徴軸しか得られない,という問題を含んでいる.パターン分布によっては,認識性能向上のために,追加特徴軸を必要とする場合があるが,判別分析ではこれに対処することができない.この特徴軸数の制約問題を解決する一手法として,正規直交判別ベクトル法が提案された.正規直交判別ベクトル法は判別分析より識別能力の高い特徴軸を抽出することが,計算機シミュレーションを通して実験的に示されている.しかしながら,これまで理論的な立場から正規直交判別ベクトル法と判別分析との比較は十分になされていない.本論文では,特徴軸の直交性という観点から判別分析との比較を通して,正規直交判別ベクトル法について理論的に検討する.

著者

長瀬 裕和 武藤 義彦 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. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.99, no.306, pp.25-30, 1999-09-17

著者

宮本 貴宣 浜本 義彦

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.40, no.8, pp.3299-3309, 1999-08-15

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特徴抽出系の設計法の1つである正規直交判別ベクトル法では 平均ベクトルと共分散行列を有限個の訓練サンプルから推定する必要がある. 訓練サンプル数が少ない状況下では 標本平均ベクトルと標本共分散行列に推定誤差が生じ これらの推定誤差が特徴空間を劣化させる原因となる. ここでは 標本共分散行列の推定誤差の低減についてのみ議論する. 本論文では 共分散行列の推定法として テプリッツ法 正則化法 Hoffbeckらの手法 摂動法を比較評価する. さらに従来手法との比較を行い 標本共分散行列の推定誤差を低減することの効果を検討する.The orthonormal discriminant vector method requires the estimation of a mean vector and covariance matrix. If possible, one should estimate the mean vector and the covariance matrix by using a large number of training samples. However, in practice, these must be estimated from a finite number of training samples. The estimation error due to the finite training samples leads to the degradation of the performance of the resulting orthonormal discriminant vector method. In this paper, we discuss the estimators of the covariance matrix for the orthonormal discriminant vector method. We compare the performance of the orthonormal discriminant vector method based on several estimators such as the Toeplitz approximation, regularized method, Hoffbeck's method and perturbation method, particularly in the small training sample size situations. The effect of reducing the estimation error of the covariance matrix is discussed in terms of the error rate.

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. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎

巻号頁・発行日

vol.98, no.208, pp.71-78, 1998-07-24

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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.

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. PRMU, パターン認識・メディア理解

巻号頁・発行日

vol.98, no.206, pp.71-78, 1998-07-24

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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.

著者

武藤 義彦 長瀬 裕和 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. PRMU, パターン認識・メディア理解

巻号頁・発行日

vol.98, no.528, pp.173-179, 1999-01-22

被引用文献数

1

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Parzen識別器の設計において, 従来の研究では事前確率が等しい仮定がなされているが, 現実のパターン認識問題ではこの仮定が満たされない場合もある.この問題に対処するため, テプリッツ近似, ブートストラップサンプルを用いることを提案し, 訓練サンプル数が少ない状況下で計算機シミュレーションを通してその有効性を検討する.