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[[研究会やで]] ・論文 #ref(時間重みと外的基準.pdf) 「CHLAC」立体高次局所自己相関特徴法 動画像認識の方法の一つ。２次元画像を対象とするHLACに時間軸を加えることで ３次元に拡張したもので、動画像中に出現する対象の「形」と「動き」を表現することが出来る。~ HLACは画像認識に対する基本的な要望としての位置不変性および加法性を満たすものであり、一次にとどまらない高次の相関に基づく統計的特徴量になっています。~ 重回帰分析とは、ある結果（目的変数）を説明する際に、関連する複数の要因（説明変数）のうち、どの変数がどの程度、結果を左右しているのかを関数の形で数値化し両者の関係を表し、それを元にして将来の予測を行う統計手法のことです。
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[[研究会やで]] ・論文 #ref(時間重みと外的基準.pdf) 「CHLAC」立体高次局所自己相関特徴法 動画像認識の方法の一つ。２次元画像を対象とするHLACに時間軸を加えることで ３次元に拡張したもので、動画像中に出現する対象の「形」と「動き」を表現することが出来る。~ HLACは画像認識に対する基本的な要望としての位置不変性および加法性を満たすものであり、一次にとどまらない高次の相関に基づく統計的特徴量になっています。~ 重回帰分析とは、ある結果（目的変数）を説明する際に、関連する複数の要因（説明変数）のうち、どの変数がどの程度、結果を左右しているのかを関数の形で数値化し両者の関係を表し、それを元にして将来の予測を行う統計手法のことです。
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