Signal Recognition Mechanisms by Selecting Higher-Order Spectral Features Through Learning

通过学习选择高阶光谱特征的信号识别机制

• 批准号: 16K00322
• 负责人: Kameyama Keisuke
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K00322/
• 关键词: 高次スペクトル; 信号認識; ニューラルネットワーク; 学習; 虹彩認証; 超解像; サポートベクトルマシン; カーネル法; アンサンブル学習; 転移学習; 生体認証; 虹彩; パターン認識; 特徴抽出; 高次自己相関

项目成果

Parallel Cooperative Ensemble Learning by Adaptive Data Weighting and Error-Correcting Output Codes

通过自适应数据加权和纠错输出代码进行并行协作集成学习

• DOI: 10.1007/978-3-030-04182-3_59
• 发表时间: 2018
• 期刊: Lecture Notes in Computer Science
• 作者: 後田俊紀;矢内浩文;横川 璃沙，土屋 誠司，渡部 広一;Shota Utsumi and Keisuke Kameyama
• 通讯作者: Shota Utsumi and Keisuke Kameyama

Iris Authentication using Local Spectral Features and their Relational Operations

使用局部光谱特征的虹膜认证及其关系运算

• 发表时间: 2017
• 作者: Miharu Aizawa;Keisuke Kameyama
• 通讯作者: Keisuke Kameyama

層状ニューラルネットワーク2クラス分類器の組み合わせによる多クラス分類器に関する考察

使用分层神经网络二类分类器组合的多类分类器的思考

• 发表时间: 2016
• 作者: Kazuki Yanagisawa;Tomoya Suzuki;内海翔太，亀山啓輔
• 通讯作者: 内海翔太，亀山啓輔

カーネル密度関数推定を用いたパラメータ密度の継承によるCNNの学習効率化

使用核密度函数估计继承参数密度来提高 CNN 学习效率

• 发表时间: 2018
• 作者: 堀内圭佑;亀山啓輔
• 通讯作者: 亀山啓輔

Parameter Density Inheritance Using Kernel Density Estimation for Efficient CNN Learning

使用核密度估计的参数密度继承实现高效 CNN 学习

• DOI: 10.1109/isspit.2018.8642618
• 发表时间: 2018
• 期刊: Proc. 2018 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology
• 作者: 越中彩貴;矢内浩文;Keisuke Horiuchi and Keisuke Kameyama
• 通讯作者: Keisuke Horiuchi and Keisuke Kameyama