トリケップス技術図書 EX.46機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
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| 刊行日：2013年6月21日、価格：49,500円（税込） 体裁：B5判、104頁、付録CD（サンプルプログラム） 執筆者： 鷲沢嘉一 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報・通信工学専攻 助教（工学博士）） 田中聡久 東京農工大学 大学院工学研究院 先端電気電子部門 准教授（工学博士） |
| 内容項目 |
第1章 序論
1 はじめに
2 パターン識別の流れ
識別器の構成
3 画像認識のための特徴抽出法
画像の表現とフィルタ / 平滑化と勾配 / 局所画像特徴量
第2章 パラメトリック学習とBayes決定則
1 確率と正規分布
確率の基礎 / 正規分布
2 Bayes決定則
2クラス識別におけるBayes識別 / 損失の一般化 / ナイーブBayes識別 / 正規分布を仮定したBayes識別
3 正則化と数値計算
事後確率の計算方法 / Cholesky分解 / 数値計算例 / 悪条件と正則化 / 分散共分散行列の固有値と正則化 / 有限標本による固有値の偏り / 数値計算例
4 統計的推定
最ゆう推定 / モデル選択
5 パーセプトロンモデル～一次識別器～
Widrow-Hoff則 / Fisherの線形識別 / サポートベクタマシン（SVM）
6 部分空間法～二次識別器～
主成分分析 / CLAFIC / カーネル主成分分析
第3章 パーセプトロンモデル～1 次識別器
1 パーセプトロンモデル
2 Widrow-Hoff 則
3 Fisher の線形識別
4 サポートベクタマシン（SVM） 傍識別
線形SVM / 非線形（カーネル）SVM / ソフトマージン
第4章 部分空間法～2 次識別器
1 主成分分析
2 CLAFIC
3 カーネル主成分分析
再生核Hilbert 空間での主成分分析 / 部分カーネル主成分分析定
第5章 その他の識別器
1 k近傍識別
テンプレートマッチング / Mahalanobis距離とFukunaga-Koontz変換
2 Adaboost
数値計算例 / ハイパーパラメータの推定
第6章 付録–線形代数及び数値計算の解説–
1 分散共分散行列の求め方
2 Cholesky 分解による対数正規確率密度の計算
3 固有値とその性質
