| ゼミナールI講演 |
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| 日時： | 平成23年10月31日(月)3限 (13:30 -- 15:00) |
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| 場所： | L1 |
| 講演者： | 和田 俊和（和歌山大学 システム工学部） |
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| 題目： | 相違性・類似性と画像検索・異常検出 |
| 概要： | まず，大量のデータ中から検索キーに類似したデータを高速に探索する問題 において，データ間の類似性をいかに定義するのかが極めて重要な問題であ るということを実例を挙げながら示す。特に，検索キーベクトルに劣化（欠 落）が含まれる場合には，データの正規化方法と使用する類似性尺度によっ て，検索結果が大きく変わることを示し，その理由について言及する。次に 事例に基づく異常検出において，主に用いられているSimilarity Based Modellingが，類似度をカーネル関数と同じであるとみなせば，非線形回帰 の手法であるGaussian Processと本質的に同じになるということを示す。 |