講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-02-16 11:30
SFEM-GSによる特徴統合を利用した映像の評価値推定の高精度化 ○伊藤良起・小川貴弘・長谷山美紀(北大) |
抄録 |
(和) |
本稿では,正準相関分析手法として, supervised fractional-order embedding multiview canonical correlation analysis (SFEMCCA) ,さらに,データの幾何構造を解析する枠組みを導入した SFEMCCA with geometrical structure (SFEM-GS) の二種を提案する.これらは, (1) 少サンプル高次元かつノイズを有するデータの学習, (2) 三変量以上のデータを統合可能な学習, (3) 教師あり学習の三点に焦点を当てた相関分析手法であり,異なる特徴量の統合を実現する.実世界では,以上三点を満たす学習が必要とされる多くの場面が想定され,より正確な統合の実現には,これらに焦点を当てた相関分析手法の構築が必要不可欠である.我々の先行研究である映像の評価値推定も,上記 (1)–(3) の学習を適用可能であり,本稿の提案手法を適用することは有効であると考えられる.実験から,従来用いられてきた代表的な教師あり相関分析手法と比べ,両手法は統計的に優位 (p < 0.01) であることを示した. |
(英) |
In this paper, we present two kinds of canonical correlation analysis methods, supervised fractional-order embedding multiview canonical correlation analysis (SFEMCCA) and its geometrical version, SFEMCCA with geometrical structure (SFEM-GS). They are CCA methods realizing the following three points: (1) learning from noisy data with small number of samples and large number of dimensions, (2) multiview learning that can integrate three or more kinds of features, and (3) supervised learning using labels corresponding to the samples. In real world, there are many cases requiring the above three learning techniques. Since our previous researches also are able to adopt these learning techniques, these CCA methods, which takes them into account, are effective for our previous researches. Experimental results indicated that estimation accuracies using our methods were statistically significant (p < 0.01) compared to those of several conventional methods of supervised CCA. |
キーワード |
(和) |
正準相関分析 / fractional-order法 / 局所構造保存 / 判別分析 / 特徴抽出 / / / |
(英) |
canonical correlation analysis / fractional-order technique / local structure preservation / discriminant analysis / feature extraction / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 42, no. 4, ME2018-34, pp. 315-318, 2018年2月. |
資料番号 |
ME2018-34 |
発行日 |
2018-02-08 (MMS, HI, ME, AIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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