カーネル部分空間法によるパターン認識とその応用

カーネル標本空間射影法,及びカーネル相対主成分分析に関する研究を行った.カーネル標本空間射影法に関しては,計算機シミュレーションを行い,学術誌Neural computationへ投稿し,採録が決定した.本件では,新たに正則化を導入し,精度の向上を実現した.またシミュレーションの結果より,本手法が不得意とする問題があることが発見され,今後の課題となっている.カーネル相対主成分分析に関しては現在,計算機シミュレーションを行っており,近く学術誌へ投稿する予定である.7月には本手法を信号処理の分野へ応用するために,IEEE Statistical Signal Processingにおいて情報収集を行った.本手法を信号処理に応用するためには動的,適応的な処理が必要となるため,Independent Component AnalysisやNon-Negative Matrix Factorizationなどの適応アルゴリズムを参考に本手法を拡張することができると考えられる.本件については現在アルゴリズムを開発中である.本研究を脳コンピュータインターフェースへ応用するために,イングランド,インペリアルカレッジのDanilo P.Mandic博士と共同研究を行っている.2月には,打ち合わせのために同大学を訪問した.同博士と共同で,脳信号処理に関する前処理方法を開発し,本研究で開発を行ってきた識別手法と組み合わせ,脳コンピュータインターフェースを開発する予定である.

カーネル標本空間射影法,及びカーネル相対主成分分析に関する研究を行った.カーネル標本空間射影法に関しては,計算機シミュレーションを行い,学術誌Neural computationへ投稿し,採録が決定した.本件では,新たに正則化を導入し,精度の向上を実現した.またシミュレーションの結果より,本手法が不得意とする問題があることが発見され,今後の課題となっている.カーネル相対主成分分析に関しては現在,計算機シミュレーションを行っており,近く学術誌へ投稿する予定である.7月には本手法を信号処理の分野へ応用するために,IEEE Statistical Signal Processingにおいて情報収集を行った.本手法を信号処理に応用するためには動的,適応的な処理が必要となるため,Independent Component AnalysisやNon-Negative Matrix Factorizationなどの適応アルゴリズムを参考に本手法を拡張することができると考えられる.本件については現在アルゴリズムを開発中である.本研究を脳コンピュータインターフェースへ応用するために,イングランド,インペリアルカレッジのDanilo P.Mandic博士と共同研究を行っている.2月には,打ち合わせのために同大学を訪問した.同博士と共同で,脳信号処理に関する前処理方法を開発し,本研究で開発を行ってきた識別手法と組み合わせ,脳コンピュータインターフェースを開発する予定である.