画像認識における評価値と信頼度の関係に関する考察
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概要
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ボトムアップ的な認識処理の結果には,ほとんどの場合,誤りが存在する.従って,認識結果をいかに利用するかが問題となる.もし,得られた認識結果の信頼度がわかれば,結果を利用する際の一つの目安となる.ここでいう信頼度とは,入力ベクトルxが与えられたときに,そのデータがカテゴリw_iに含まれる事後確率P(w_i|x)である.認識結果に信頼度を付加するためには,認識処理により事後確率を推定できればよい.この推定のために用いる,認識処理により得られる対象物らしさを表す量を評価値とよぶ.データが,常に事前に定めたカテゴリ(対象カテゴリ)のいずれかに属する場合には,信頼度の推定は容易である.しかし,それ以外の"対象外"カテゴリのデータが与えられた際の信頼度の推定は困難である.本稿では,実際の画像認識を対象に,"対象外"カテゴリがある場合の信頼度に関する考察を行う.ここでは,多層型ニューラルネット(MLN)による方法とProbabilistic Neural Network(PNN)による方法を実験する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
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