サポートベクトルマシンによる特徴抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-4

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): Feature Extraction by Support Vector Machines

著者名: 田尻 康之(神戸大学),藪脇諒佑 (神戸大学),北村 拓也(神戸大学),阿部 重夫(神戸大学)

著者名(英語): Yasuyuki Tajiri(Kobe University),Ryosuke Yabuwaki(Kobe University),Takuya Kitamura(Kobe University),Shigeo Abe(Kobe University)

キーワード: サポートベクトルマシン|特徴抽出|パターン認識パターン認識|support vector machine|feature extraction|pattern recognition

要約(日本語): 本論文ではサポートベクトルマシン(SVM)による特徴抽出法を提案する. まずSVMによって求められた重みベクトルは境界面に直交しているため, そのベクトルへの射影値, すなわち決定関数の値を特徴量とみなす. さらに, 求めた軸の補空間を求め, 補空間内でSVMを学習して, 決定関数の値を新たな特徴量とする. この処理を繰り返して特徴抽出を行う. この手法の有用性をベンチマークデータで検証する.

PDFファイルサイズ: 3,855 Kバイト