networksパターン認識の主要な最終目的は、教師つき、あるいは、教師なしの識別であろう。伝統的にパターン認識が定式化を行ってきたその構想の中で、統計的手法は最も熱心に研究され、実際に使われてきた。最近では統計的学習理論から導入されたニューラルネットワーク手法がますます注目を集めている。パターン表現、特徴量抽出と選択、クラスター分析、識別器の設計と学習、訓練および検定サンプルの選択、効率の評価。この分野に於ける約50年の研究開発にもかかわらず、複雑なパターンを方位、位置およびスケールによらず認識するという一般的な課題は未解決のままである。き認識のような新しくて育ちつつある応用分野には頑健で効率的なパターン認識手法が要求される。このレビューの目的は、パターン認識システムの色々な段階で利用されている、有名な手法のいくつかをまとめて比較し、この刺激的で挑戦のしがいのある分野の最前線にある研究トピックスや応用分野を認定することである。提出書類の確認これから書く原稿のネタについて。ICRA05(First)...IECON05のタイトルを変えて出す。Finalは未発表の実験結果で。ISR05(Final)...IECON05に載せてない方の実験結果で書く(英語化10時間)。SI2005(安部)...可視化空間メモリの実験結果で書く。SI2005(新妻)...アンケートによるストレス評価で書く。ロボット学会発表...10分(どう話をまとめるかぁ...)実験できるとしたら、(今回間に合わなくても次にやることは)PIをSKTサーバ、iSpace内PC3台くらいをSKTクライアントにして、実験する。足りないロジックセンサデータ取得部(ZSPの開発環境)取り出し判定部(停止時間で判定する)出力先選択部(人の空間内の位置から一番近いクライアントに出力する。科研...13日用の資料は日曜のうちに作る。