左右分散考慮型修正マハラノビス距離法

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概要

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マハラノビス距離法に基づく最小距離分類法は、入力標本点群がガウス分布に従うときには、最適な認識方法であることが理論的に証明されている。しかし、手書き漢字から抽出した特徴ベクトルのように標本点群がガウス分布と大きく異なる場合、認識率が低下するという欠点がある。本論文では、標本点群のガウス分布との適合度αにより、ユークリッド距離とマハラノビス距離とを結合した修正マハラノビス距離法を提案する。また、左右の分散を考慮した左右分散考慮型修正マハラノビス距離法を提案する。さらに適合度αの推定法として、入力標本点群の度数分布とガウス分布との一致度からαを推定する方法を提案する。160種類の手書き漢字に対して、前処理としてマウスの筆跡から連続する特徴ストローク対を抽出し出現回数を400次元の特徴ベクトルとした後、提案手法の認識能力を実験的に検証する。
1994-09-20

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