保科架風, 酒折文武

日本計算機統計学会第２３回大会 at 福岡女子大学

【概要】

データ圧縮・特徴抽出手法である主成分分析における主成分数の選択問題のために提案した統計量に対し, 高次のオーダーで導出した極限分布であっても収束精度には限界が見られた. そこで本研究では計算機統計学の手法である Bootstrap 法（Percentile 法）とその改良手法（ BCa法）を統計量の分布の導出に適用し, 既存研究である極限分布との間の精度の比較を行った. また, 提案した主成分数選択のための統計量を画像圧縮問題に適用し,  圧縮画像とオリジナル画像の近さを評価できることを示した.