クラスの確率分布を仮定しない特徴変換に基づく2次識別関数
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概要
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Bayes決定理論より確率密度関数を多次元正規分布と仮定すると,2次識別関数(QDF)が導かれる.2次識別関数は,各クラスの確率密度関数が多次元正規分布で平均,共分散行列が既知の場合は最良の識別方法となる.しかし,実際には各クラスの確率密度関数が多次元正規分布になっていることはまれで,むしろ多次元正規分布から離れた分布になっていることが多い.このような場合あらかじめ特徴量を正規分布に近づける変換を行うことによって,2次識別関数の識別精度を向上させることが可能になる.しかし確率密度関数は特徴量によって大きく異なるため,どんな特徴量を用いた場合においても確率密度関数を正規分布に近づける変換が必要である.更に,確率密度関数は各クラスによっても異なるため,それぞれのクラスで異なる変換により正規分布に近づける必要がある.変換後の空間が異なるので,その上で求めた2次識別関数の値は比較できないので,2次識別関数を修正する必要がある.本論文では確率密度関数がどのような分布であっても,正規分布に近づけることにより識別精度を向上させる新たな2次識別関数Transformation-based QDF (TQDF)を提案し,実験によりその有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-04-01
著者
-
大町 真一郎
東北大学大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学 大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
氏家 秀紀
東北大学大学院工学研究科:(現)セコム株式会社is研究所
-
大町 真一郎
東北大学大学院 工学研究科
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