高次元特徴ベクトルの次元圧縮と重みつきK-最近傍法によるパターン認識(<特集>画像の認識と理解)
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概要
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本稿では,(1)識別のために有効と思われる特徴を幅広く盛り込んだ高次元の特徴ベクトルの構成,(2)高次元の特徴ベクトルを識別に有効な次元を選択しつつ圧縮,(3)圧縮後のベクトルに重みつきK-最近傍法(以下K-NN)を適用して識別,という枠組みに基づく多クラスパターンの認識法を提案し,実験によりその有効性を示す.高次元の入力特徴ベクトルは,認識率の向上に有効と考えられる,複数の異なる性質の特徴を組み合わせて構成する. K-NNは,多クラスパターンを識別するnon-parametricな手法の1つであり,その識別誤差は"Bayes Error" の2倍を超えないとされる.しかし入力特徴ベクトルの次元数が高い場合その性能は保証されず,また総演算量が膨大になる.そこで本研究では,一般化線形モデルの一種である多項ロジットモデル(Multinomial Logit Model)を用いて入力特徴ベクトルの次元を圧縮し,圧縮後のベクトルにK-NNを適用する.これによりK-NNの本来の性能を引き出し,同時に識別処理時の演算量を大幅に削減することを狙いとする.手書き文字データベースETL6中の, (1)36クラス(数字+英大文字),(2)82クラス(数字+英大文字+片仮名)のデータを用いて評価実験を行ったところ, (1)36クラス(7,200個の未知サンプル)に対して100.0%,(2)82クラス(16,400個の未知サンプル)に対して99.93%の識別率を得た.
- 2003-07-15
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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