权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

非線形主成分分析による情報圧縮

使用非线性主成分分析进行信息压缩

基本信息

批准号：
17700247
负责人：
三枝亮
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題では,研究代表者がこれまでに提案した非線形主成分分析の手法に基づいて,データ圧縮に関する理論的な検討,および,データ解析やパターン認識分野への応用を行った.2005年度は,提案した非線形主成分分析の手法により構成される主成分軸および主成分得点の等高線の性質について理論的な考察を行った.この考察により,主成分軸と等高線が理想的な条件下でとりうる開閉構造についての定理を証明した.また,提案手法を適用したパターン識別の手法を考案し,その有効性についても検討した.本手法は,非線形主成分分析を用いてパターンのクラスごとに非線形固有空間を構成し,それぞれの固有空間の復元誤差を参照することでパターン識別を行う手法である.また,本研究課題を基礎として,自己相関関数に基づいた流体速度分布の画像計測などに関する研究も行った.2006年度は,前年度までに提案した非線形部分空間を用いたパターン識別手法を画像データなどの識別に適用し,その有効性を確認した.また,本研究課題を基礎として,データの距離関係を変換するデータ解析法画像計測による気象解析,心臓の物理モデルシミュレーション,画像の時間相関を利用した流速計測,シミュレータを用いた倒立振子の学習などについて,新しい手法を提案し評価を行った.また,現在,提案した非線形主成分分析の手法を人間の運動解析に応用する研究に着手している.提案手法を用いて,運動の学習前後で運動パターンの自由度がどのように変化するか計測し,運動学習の評価法として確立することを検討している.

This research topic is aimed at the research representative's proposal on the methodology of non-linear principal component analysis (NLPCA), the theoretical discussion on data compression, and the application of data compression analysis to the recognition of field separation. In 2005, the proposal on the methodology of NLPCA, the composition of principal component axes and the properties of principal component contour points, and the investigation of theory were carried out. The theorem of open and closed structure is proved under ideal condition of principal component axis contour line. For example, the proposed method is applicable to the identification of the method, and the effective method is discussed. This method is applied to nonlinear principal component analysis (NPCA) to identify the non-linear eigenspace and the complex error of the eigenspace. This research topic is based on the study of the relationship between the basic fluid velocity distribution and the application of image recognition methods in the non-linear space in 2006. This research topic is based on the transformation of the distance relationship between the data and the image analysis method, the physical model of the heart, the time correlation of the image, the measurement of the velocity, the use of the inverted oscillator, the study of the new method, and the evaluation of the new method. Now, we propose a method of nonlinear principal component analysis to study the application of motion analysis in human beings. The method of proposal is used, the degree of freedom of exercise before and after exercise learning is changed, the method of evaluation of exercise learning is established, and the method of evaluation is discussed.