特許

J-GLOBAL ID：200903023510266515

フィッシャー線形識別関数およびカーネルフィッシャー線形識別関数を用いた拡張Isomap

発明者： ヤン ミン シュアン
出願人/特許権者： 本田技研工業株式会社
代理人 (1件)： 磯野 道造
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-524171
公開番号（公開出願番号）：特表2005-535017
出願日： 2003年07月28日
公開日（公表日）： 2005年11月17日
要約：

パターン分類のための画像を表す方法は、分類のためにフィッシャー線形識別関数(FLD)またはカーネルフィッシャー線形識別関数(KFLD)を使用して従来のIsomapを拡張する。拡張Isomap法はパターン分類のための画像に対応するデータ点の測地線距離を予測し、ペアの測地線距離を特徴ベクトルとして使用する。この方法は特徴ベクトルのクラスタ中心間の距離を最大化する最適の投影方向を見つけるために特徴ベクトルにFLDを適用する。この方法はFLDの代わりにKFLDを特徴ベクトルに適用することも可能である。

請求項（抜粋）：

パターン分類のための画像セットを表す方法であって、 入力空間の前記画像セットに対応するデータ点を受け取るステップと、 前記データ点が近傍点であるかを示す近傍グラフを生成するステップと、 前記近傍グラフに基づいて前記データ点間の測地線距離を予測するステップと、 他のデータ点までの前記測地線距離に対応する関連特徴ベクトルによって個々の前記データ点を表すステップと、 パターン分類のための前記特徴ベクトルの投影に最適な方向を取得するために、前記データ点と関連づけられた前記特徴ベクトルにフィッシャー線形識別関数を適用するステップとからなる方法。

IPC (1件)：

G06T7/00

FI (1件)：

G06T7/00 300F

Fターム (7件)：

5L096BA17 ,  5L096BA18 ,  5L096EA03 ,  5L096EA13 ,  5L096EA39 ,  5L096FA32 ,  5L096JA11

引用文献：

審査官引用 (4件)

• A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction
• Evolutionary Persuit and Its Application to Face Recognition
• Fisher Discriminant Analysis with Kernels
• Fisher Discriminant Analysis with Kernels