Conformal Geometric Algebra を用いたパターン認識手法に関する検討

抄録

近年，工学の分野では，パターン認識によるデータ判別技術がより重要になってきている．例えば，最近のデジタルカメラには，人間の鼻や口といった特徴的な形状から，画像中の顔部分を検出する機能がある．パターン認識はこれら画像処理の他にも，音声認識など，様々な分野で応用が見られる．またパターン認識の手法としては，線形判別分析(LDA)やサポートベクターマシン(SVM)といった手法がしばしば用いられる．しかしこれらの手法では，円や直線といった幾何的なデータ特徴を考慮していないことが多い．そこで本稿では，Conformal Geometric Algebra (CGA)を用いたデータ分布の近似手法を導入することで，元空間での幾何的なデータ分布を反映したパターン認識手法を提案する．人工データ及びベンチマークデータに提案手法を適用し，従来法との比較実験により，提案手法の性能に対する検討を行う．