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J-GLOBAL ID：201202225332527656   整理番号：12A1554641

適応カーネル主成分追跡

ADAPTIVE KERNEL PRINCIPAL COMPONENTS TRACKING

著者 (3件)： TANAKA Toshihisa (Tokyo Univ. Agriculture and Technol., Tokyo) ,  WASHIZAWA Yoshikazu (Univ. Electro-Communications, Tokyo) ,  KUH Anthony (Univ. Hawai’i at Manoa, HI)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.3  ページ： 1905-1908  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 主成分分析(PCA)は統計的信号処理分野における重要技術であり,信号をより低次元の部分空間で表現することにより効率的なデータ圧縮や特徴抽出を可能とする。本論文は,非線形空間で固有ベクトルを追跡できる,適応的なカーネル主成分分析(KPCA)アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムの特徴は,適応信号処理の標準となっている最小平均二乗(LMS)や反復最小二乗(RLS)と構造が類似していることで,このことは,固有値分解を必要としないことを意味している。更に,KPCA問題を再定式化し,一般的固有ベクトル追跡アルゴリズムが適用可能な標準Euclid空間における表現を導いた。このことは,より高次のHilbert空間を考慮する必要がないことを意味しており,形成が簡単にまた明瞭になる。解析を裏付ける数値例を示した。

シソーラス用語： *信号処理 ,  *主成分分析 ,  空間 ,  データ圧縮 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  Euclid空間 ,  Hilbert空間
準シソーラス用語： LMSアルゴリズム ,  RLSアルゴリズム ,  *統計的信号処理 ,  部分空間

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応 ,  カーネル ,  追跡