K-D Decision Treeとその応用 : 最近傍識別器の高速化と省メモリ化(パターン認識基礎, <特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では, 入力空間の分割による最近傍識別器の高速化法を提案する. 最近傍識別は(1)最大マージン基準に基づいて識別境界が決定される, (2)ベイズ誤り確率の2倍未満の誤り確率を達成できる, (3)他の識別器のようにkernel関数やbase classifierや確率分布モデルなどの事前知識を必要としない, (4)そのままで多クラスの識別が行える, などの優れた特性をもつ. その一方で, メモリの使用効率が悪い, 識別速度が遅いという問題点がある. 最近傍識別を行う場合, 通常k-d treeのような最近傍探索アルゴリズムを用いて最近傍パターンを探索し, その帰属クラスへの識別が行われる. しかし, 「最近傍探索」は「最近傍識別」を行うために必ず実行しなければならない処理ではない. 我々は, この考えに基づき高速な最近傍識別器k-d decision tree(KDDT)を提案する. このアルゴリズムでは, 入力空間内で二分探索を行い, 必要な場合に限って局所的な最近傍探索を行う. このような方法により, 識別の高速化が実現できる. また, 学習パターンをプロトタイプとして全数記憶せず, Voronoi condensingを行った後のプロトタイプのみを記憶するため, 通常の方法よりも使用メモリを低く抑えることができる. 様々なパターン集合に対して識別速度を実測したところ, 通常の最近傍探索アルゴリズムを用いて識別を行った場合と比べ, 約2〜190倍高速であり, KDDTの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
柴田 智行
和歌山大学システムエ学部情報通信システム学科
-
柴田 智行
(株)東芝研究開発センター
-
加藤 丈和
和歌山大学 システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学システム工学研究科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
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