果物識別 補足資料 1. やりたい事  入力された画像内に映っている果物が何かを自動判 別するプログラムを組むこと 識別器 りんご です.

知能情報工学 年4月26日 吉川雅博 第3回第3回 k最近傍法. プロトタイプによるNN法の流れ 2 AD変換前処理部特徴抽出部識別部 ・標本化 ・量子化 ・ノイズ除去 ・正規化 識別辞書 （プロトタイプ） 音声や画像 （アナログ信号） 識別 結果 識別が容易な 特徴を抽出 プロトタイプと比較.
『わかりやすいパターン認 識』 第 5 章 特徴の評価とベイズ誤り確率 5.4 ベイズ誤り確率と最近傍決定則 発表日： 5 月 23 日（金） 発表者：時田 陽一.
地図の重ね合わせに伴う 位相関係の矛盾訂正手法 萬上 裕 † 阿部光敏＊ 高倉弘喜 † 上林彌彦 ‡ 京都大学工学研究科 † 京都大学工学部 ＊ 京都大学情報学研究科 ‡
顔表情クラスタリングによる 映像コンテンツへのタギング
主成分分析 主成分分析は 多くの変数の中を軸を取り直すことで より低い次元で表現できるようにする。 データがばらついている方向ほど
Building text features for object image classification
高度情報演習1A　“テーマＣ” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とＣＧによる画像生成〜 第四回　演習課題 画像中からの物体抽出処理（背景情報を手がかりとして） 芝浦工業大学 工学部　情報工学科 青木　義満 2006/05/15.
「わかりやすいパターン認識」 第１章：パターン認識とは
クラスタ分析手法を用いた新しい 侵入検知システムの構築
多変量解析　－重回帰分析－ 発表者：時田　陽一 発表日：11月20日.
9. 主成分分析 Principal Component Analysis (PCA)
Pattern Recognition and Machine Learning 1.5 決定理論
流れ（3時間分） １ ちらばりは必要か？ ２ 分散・標準偏差の意味 ３ 計算演習（例題と問題） ４ 実験１（きれいな山型の性質を知ろう）
上坂吉則 尾関和彦 文一総合出版 宮崎大輔2003年6月28日（土）
Bias2 - Variance - Noise 分解
回帰分析.
ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
プログラミング実習 1・2 クラス 第 １ 週目 担当教員: 　渡邊　直樹.
TextonBoost:Joint Appearance, Shape and Context Modeling for Multi-Class Object Recognition and Segmentation 伊原有仁.
データ構造とアルゴリズム論 第２章 配列（構造）を使った処理
データ構造とアルゴリズム論 第７章 探索のアルゴリズム
マーケティング・リサーチ 2005年11月8日.
高次元データにおける幾つかの検定統計量の漸近分布について
ガウス過程による回帰 Gaussian Process Regression GPR
サポートベクターマシン によるパターン認識
高次元データの解析 －平均ベクトルに関する検定統計量の 漸近分布に対する共分散構造の影響－
　統計学講義　第11回　 　　　相関係数、回帰直線 　　　決定係数.
決定木とランダムフォレスト 和田　俊和.
第１１回　　　ディジタル画像（２） ディジタル画像処理(２)
混合ガウスモデルによる回帰分析および 逆解析 Gaussian Mixture Regression GMR
データ構造とアルゴリズム論 第３章 ファイルを用いたデータ入出力２
第14章　モデルの結合 修士２年 山川佳洋.
第５章 特徴の評価とベイズ誤り確率 ５．５ ベイズ誤り確率の推定法 [1] 誤識別率の偏りと分散 [2] ベイズ誤り確率の上限および下限
第６章 特徴空間の変換 ６．１ 特徴選択と特徴空間の変換 ６．２ 特徴量の正規化 平成１５年５月２３日（金） 発表者 藤井 丈明
構造情報に基づく特徴量を用いた グラフマッチングによる物体識別 情報工学科 藤吉研究室 　EP02086　永橋知行.
知能システム論Ｉ（１３） 行列の演算と応用(Matrix) ２００８．７．８.
多変量解析ゼミ　第１０回 第１２章クラスター分析 発表者 直江　宗紀.
多変量解析 ～主成分分析～ １．主成分解析とは ２．適用例と解析の目的 ３．解析の流れ ４．変数が２個の場合の主成分分析
変換されても変換されない頑固ベクトル どうしたら頑固になれるか 頑固なベクトルは何に使える？
Data Clustering: A Review
SURF+BoFによる特定物体認識 卒業研究1 1 11/27/11.
データ構造とアルゴリズム論 第４章 レコード構造を使った処理－クラスの利用
パターン認識特論 担当：和田 俊和 部屋 A513 主成分分析
部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS
プロセスデータ解析学５ -主成分分析- 担当：長谷部伸治 　　　　金　尚弘.
Number of random matrices
ex-8. 平均と標準偏差 （Excel 実習シリーズ）
マーケティング・リサーチ 分析手法の解説.
SIFTとGraph Cutsを用いた 物体認識及びセグメンテーション
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年6月25日 3.1 関数近似モデル
線形判別分析 Linear Discriminant Analysis LDA
わかりやすいパターン認識 第７章：部分空間法 　7.1　部分空間法の基本 　7.2　ＣＬＡＦＩＣ法 　　　　　　　　　　　　　　　　　６月13日（金） 　　　　　　　　　　　　　　　　　大城　亜里沙.
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
「ＩＣＡによる顔画像特徴量抽出とＳＶＭを用いた表情認識」
第9章 学習アルゴリズムとベイズ決定側 〔3〕最小2乗法とベイズ決定側 発表：2003年7月4日 時田 陽一
藤本翔太1, 狩野裕1, Muni.S.Srivastava2 1大阪大学基礎工学研究科
１ーQー１８ 音声特徴量抽出のための音素部分空間統合法の検討
アルゴリズムとデータ構造 --- 理論編 --- 山本 真基
制約付き非負行列因子分解を用いた 音声特徴抽出の検討
ex-8. 平均と標準偏差 （Excel を演習で学ぶシリーズ）
実験計画法 Design of Experiments (DoE)
Locally-Weighted Partial Least Squares LWPLS 局所PLS
パターン認識特論 ｶｰﾈﾙ主成分分析 和田俊和.
わかりやすいパターン認識 第６章 特徴空間の変換 ６．５ KL展開の適用法 〔１〕 KL展開と線形判別法 〔２〕 KL展開と学習パターン数
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年8月1日 3.2 競合学習
Q q 情報セキュリティ 第７回：２００５年５月２７日（金） q q.
グラフ-ベクトル変換を用いたグラフ構造表現による一般物体認識
ランダムプロジェクションを用いた音響モデルの線形変換
混合ガウスモデル Gaussian Mixture Model GMM