概要:本発表は、顔認識技術の基礎となるEigenfaceの基本概念から始まり、主成分分析(PCA)を用いた顔画像の低次元表現方法を説明する。続いて、Eigenfaceの計算方法を解説し、平均顔の計算から固有ベクトルの導出までの手順を示す。Eigenfaceを用いた実際の顔認識プロセスについて説明し、未知の顔画像の認識方法を解説する。Eigenfaceの利点として計算効率の良さや実装の簡便さを挙げる一方、照明条件や表情の変化に弱いという課題についても触れる。最後に、1990年代のEigenfaceから現代のディープラーニングベースの手法まで、顔認識技術の歴史的発展を概観する。おいてオープンセット認識が注目を集めています。オープンセット認識とは、事前に定義された既知のクラスを正確に識別しつつ、想定外の「未知」クラスを適切に排除する能力を指します。従来のオープンセット認識研究の多くは、閉じた環境(クローズドセット)で訓練を行い、開かれた環境(オープンセット)でテストするという方法論を採用してきました。アプローチでは真のオープンセット環境での性能向上に限界がありました。Data」は、この課題に対して革新的なアプローチを提案しています。unknownデータと呼ばれる未知に近いデータを積極的に活用し、よりオープンセットに近い環境で学習を行っています。このようなアプローチからテスト時のオープンセット認識性能を大幅に向上させる手法を探ります。概要:変数選択は、目的変数に対して有効な説明力を持つ説明変数を選ぶプロセスであり、機械学習等のモデル構成における重要な手法である。Algorithmはノンパラメトリックモデルに対して変数選択を行うアルゴリズムの一つである。Algorithmの基本的なアイデア、変数選択を行う手法、アルゴリズムが持つ漸近的性質を紹介する。Overfitting)という現象がみられるようになった。これはパラメータの数を増やしても過適合せず、汎化性能が良くなる、またノイズにも強くなるという現象である。problemを整理して、最大マージン分類器における良性過適合を示すバウンドを紹介し、裾の重い分布への緩和を考える。