一般線形モデル - Wikipedia
一般線形モデル（いっぱんせんけいもでる、英: general linear model）は、統計学で用いられる線形モデルの一つ。線形モデルのうち、残差が多変量正規分布に従う物が一般線形モデルで、任意の分布とした物が一般化線形モデル。どちらも GLM と略することが可能だが、R言語では一般線形モデルを lm()、一般化線形モデルを glm() としている。違いは en:Comparison of general and generalized linear models も参照。 概要[編集] 以下の式で表される[1]。 Y = XB + U. この式において、Y は多変量データ行列、X は計画行列、B は予測されるパラメータを含む行列、そして U は残差を表している。残差は多変量正規分布に従うとする。 一般線形モデルは、分散分析（ANOVA）、共分散分析（ANCOVA）、多変量分散分析（M
ガボールフィルタ - Wikipedia
2次元ガボールフィルタを漢字に作用させた例。左上から時計回りに原画像、搬送波の方向を45°づつ順に変えた4つのフィルタの作用結果、及びそれら4つのフィルタ結果を重ね合わせた図を表す。 ガボールフィルタ（英: Gabor filter）は、画像処理のテクスチャー解析等に用いられる線型フィルタの一種。（2次元のガボールフィルタでは）画像の各点周りの局所領域において、方向毎に特定の周波数成分を抽出することができる。 虹彩認識や指紋認証にも応用されている他、哺乳類の脳の一次視覚野にある単純型細胞の活動をモデル化できることが示されている。名称はガーボル・デーネシュに因む[1]。 定義[編集] 2次元ガボールフィルタのインパルス応答の例 細部が異なる種々の定義があるが、基本的にはガウス関数（ガウシアンエンベロープとも呼ばれる）と三角関数（搬送波とも呼ばれる）の積として定義される[2][3][4]： の
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