抄録

◎田﨑　元・趙　晋輝（中大）

機械学習やパターン認識の研究で対象となる画像や音声などの高次元空間の部分集合として扱われるデータに対して、最近では多様体学習の手法が注目されている。そのため、部分多様体の次元を求めることが重要であるが、データ多様体の位相構造を解明する方法が確立されていない。
本研究では、データ集合のもつ位相多様体構造に対して、単体測度に基づく次元推定法を提案し、その有効性の検証を行う。また、応用として、手書き文字の画像や顔画像の認識に適用する。