第23回 名古屋CV/PRML勉強会のツイートまとめ

Hironobu Fujiyoshi @hf149

名古屋CVPRML勉強会は今週末です。今回は、名城大の掘田先生による「学習理論の基礎とコンピュータビジョンへの応用」です。体系的に学習理論を勉強したい方はぜひ！ #nagoyacv http://t.co/tbiOlITi5g

yasutomo57jp @yasutomo57jp

今週末 #nagoyacv 行くのもアリだな…

おさかなさん @sakanazensen

明日開催です＞第23回 名古屋CV/PRML勉強会 - [PARTAKE] #nagoyacv http://t.co/YEucYX8GLs

ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

明日は第23回 名古屋CV/PRML勉強会に参加する予定です．堀田先生(名城大)の機械学習のお話しを聴いてきます． http://t.co/x7oIMMdxig #nagoyacv

名古屋CV・PRML勉強会 @nagoyacv

第23回 名古屋CV/PRML勉強会は本日13:30開始です．ustも予定しています． http://t.co/HQb9wcfbD7 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

#nagoyacv 会場なうです

さわの @buraimax

今日門下生のみ参加です #nagoyacv

エンジニアサンダ大先生 @xxSANDAxx

もうちょっとで名古屋CV勉強会始まる #nagoyacv

エンジニアサンダ大先生 @xxSANDAxx

Matlabってなんだろう #nagoyacv

エンジニアサンダ大先生 @xxSANDAxx

Matlabってこれか http://t.co/9kEcleqtvS #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

名城大・堀田先生『学習理論の基礎とコンピュータビジョンへの応用』 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

まずはPCA (Principal Component Analysis)の話から #nagoyacv

ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

名古屋CVなう。 #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

PCAって単に共分散行列の固有値解析だよつって勉強してたけどその導出は初めてちゃんと見た．ｗ #nagoyacv

Hironobu Fujiyoshi @hf149

主成分分析のお話しからスタート。固有顔で表現ですることで、顔画像の効率のよい圧縮ができる。#nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

非線形な分布だとPCAができない問題(´・ω・`)　→　カーネルPCAでやる #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

カーネルトリックの細かいとこがいまだによくわからない・・・ #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

顔の認識をするとき一番扱いにくい（分布が非線形になってしまう）のは向きの変化だった，とのこと． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

続いて線形判別分析，LDAについて #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

PCAでは分散を最大化するように重みベクトルを決めた．LDAではクラス内分散が小さくクラス間分散が大きくなるような基準で重みベクトルを決める． #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

実際の処理はやはり固有値解析 #nagoyacv

ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

主成分分析(固有顔 EigenFace) → カーネル主成分分析(分布が非線形になる顔の向きの変化に対応) #nagoyacv

おさかなさん @sakanazensen

PCAを使ったeigenfaceに対してLDAを使ったFisherface #nagoyacv

Hironobu Fujiyoshi @hf149

Fisherfaceによる顔画像の認識。画像集合を線形判別分析して得られる固有ベクトルを用いる。#nagoyacv

ゆるふわUnaさん@A判定 @UnaNancyOwen

判別分析(FisherFace) #nagoyacv