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• 顔画像の認識に関する他専攻のＤ論発表を聞きました。いろいろなことを考えたようで、素朴に発表を楽しみました。interpolation, enlarged manifold。pose が継時的に変化するということで、統計で言うところの longitudinal data のようです。動画などは関数データとして扱ってもいいと思えました。
• 動画の場合、計算コストが大きそうだが、eigen-space の次元をかなり落とすのでしょうか。
• 広い意味では私も同じような分野の研究者ですが、こういう本物のデータや問題を扱っている訳ではなく、普段は数学的にある程度理想化された世界を扱っているので、この発表から良い刺激を受けました。