追加学習型カーネル主成分分析の開発

抄録

パターン認識において，有効な特徴抽出手法の一つにカーネル主成分分析がある．また，時系列とともに変化する特徴空間を追加学習することは，オンラインシステムの実現には欠かすことはできない．本論文では，カーネル法に用いる一次独立データを削減することにより，高速に特徴空間の追加学習を行う手法を提案する．メモリコスト・計算量での優位性，また，バッチ学習で作られた特徴空間との一致性を示すことで，提案手法の有効性を示す．