#author("2018-01-13T09:12:02+00:00","default:admin","admin")
#author("2018-01-13T09:14:11+00:00","default:admin","admin")
-[[CHLAC 特徴量と部分空間法による複数行動の分類:http://www.kameda-lab.org/research/publication/2009/20090720-22_MIRU/200907MIRU_IS2-71_rsato.pdf]]

*パターン認識技術 [#y82168a7]
**SVM（Support Vector Machine：サポートベクターマシン） [#le335b6f]
-基本的に2つのクラス識別を行う識別器を構成する手法
-線形識別器であり入力の重み付け加算とバイアス値による識別関数を用いる

**CHLAC（Cubic Higher-order Local Auto-Correlation：立体高次局所自己相関） [#t6910c16]
-立体高次局所自己相関)特徴は、動画の認識に用いられる方式

**KL（Karhunen-Loeve：カルーネンレーベ） [#pc9d45c7]
-展開は、多変量解析における主成分分析と数学的にほとんど等価である
-多変量解析における主成分分析と数学的にほとんど等価である

**HMM（Hidden Markov Model：隠れマルコフモデル） [#yd653d6e]
-音声認識において広く用いられる方式

**SIFT（Scale-Invariant Feature Transform：スケール不変特徴変換） [#u4ab4e98]
-画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑強な特徴量
-画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑強な特徴量を記述できる
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