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カーネル法と部分空間法を利用した時空間パターン分類器の開発とその応用

核法和子空间法时空模式分类器的研制及其应用

基本信息

批准号：
16700213
负责人：
堀尾恵一
金额：
$ 2.05万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,自己組織化マップの識別能力向上を図るために,データ集合内での非線形距離測度系構築に関して研究を行った.具体的には,カーネル法と部分空間法を適用してデータの分布を近似する方法,データ集合の分布をグラフで近似して距離系構築を行う方法を提案した.カーネル法では,カーネル関数と呼ばれる関数を用いて,パターン空間をより高次の空間内で再表現する.これにより元々の空間では分類できなかったパターン集合が,再表現された空間では分類可能なものとなる.また,部分空間法では,代表ベクトルの代わりに複数の基底ベクトルで張られる部分空間を利用することにより,パターンの変形に頑健な分類を実現する.カーネル法と部分空間法を融合することで元々の空間における非線形な部分空間が形成できる.実問題では,同じクラスに属するデータの分布が,線形部分空間上に分布することは少なく,非線形な部分空間手法は非常に有効である.また,カーネル法では,カーネル関数の設計法が確立されていない問題があるので,データ分布をグラフにより近似し,グラフ上の距離に基づいた非線形距離を採用する手法を提案した.この手法は,データ分布や構造が未知の場合でも,データ間の局所的な距離を適切に反映したグラフを利用することで,データ空間内に適切な非線形距離系が構築される.人工データを利用して,学習性能などの基礎的なシミュレーションを行い,その有効性を示した.昨年度提案したフィードバック自己組織化マップの改良版と,上記の非線形距離に基づく自己組織化マップを融合する研究を現在進めている.これまでの基礎的なシミュレーションでは,両者の特長を損なうことなく時空間パターンの識別を実現しているので,頑健な時空間認識器の可能性を示していると考えられる.

This year, we will conduct research on the construction of non-linear distance measurement systems within self-organized sets. Specifically, the method of approximation of distribution of data sets and the method of constructing distance systems are proposed. The number of relations between the two groups is used in the middle, and the space between the two groups is re-expressed in the space of higher order. The space of the element is classified into sets, and the space of the element is classified into sets. The partial space method represents the realization of the classification of a complex base space by using the partial space method. The method of partial space fusion and the method of non-linear space fusion. The problem is that the same type of problem belongs to the same type of problem. The linear part is spatially distributed. The non-linear part is spatially distributed. The design method of the relationship between the two groups is proposed to establish the relationship between the two groups. This technique is used to construct a system of non-linear distances in the data space where the structure of the data distribution is unknown. Artificial intelligence is utilized to improve learning performance and performance. Last year's proposal, an improved version of the self-organization model, was proposed. The study on the non-linear distance model of the self-organization model was carried out. The basic theory of space recognition is presented in this paper.

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Handwritten Character Recognition Based on Relative Position of Local Features Extracted by Self-Organizing Maps

基于自组织映射提取局部特征相对位置的手写字符识别

DOI：
发表时间：
2007
期刊：
Int. J. of Innovative Computing and Control Vol.3, No.4
影响因子：
0
作者：
Takaku;M.;種市淳子・寺井仁・逸村裕;岡部大介;古賀崇了,堀尾恵一,升井一朗,山川烈;古賀崇了;Keiichi Horio and Takeshi Yamakawa
通讯作者：
Keiichi Horio and Takeshi Yamakawa

カーネル法を適用した適応部分空間自己組織化マップ

使用核方法的自适应子空间自组织映射

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
第5回自己組織化マップ研究会講演論文集2004
影响因子：
0
作者：
河野英昭;堀尾恵一;山川烈
通讯作者：
山川烈

The Self-Organizing Relationship (SOR) network employing fuzzy inference based heuristic evaluation

DOI：
10.1016/j.neunet.2006.05.008
发表时间：
2006-07
期刊：
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子：
0
作者：
T. Koga;K. Horio;T. Yamakawa
通讯作者：
T. Koga;K. Horio;T. Yamakawa

Nonlinear Adaptive Manifold Self-Organizing Map and Its Application to Pose Invariant Face Recognition

非线性自适应流形自组织映射及其在姿态不变人脸识别中的应用