IE2000-30 / PRMU2000-55 / MVE2000-59 テスト特徴を利用した複合k-近傍分類法
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概要
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本論文では, k-近傍分類法(kNN)の識別性能を改良することを目的とし, 組合せ特徴量であるテスト特徴を利用した複数のkNNを組み合わせる新しい分類法TFkNNを提案する.本手法では, 各テスト特徴の部分空間に投影された入力未知パタンに対して同時にk-近傍則による認識を行う.それらの認識結果に基づき投票処理が施され, 集票スコアにより入力パタンを識別する.シミュレーションでは, kNNとの組み合わせにおいてテスト特徴が有効であることを示すために, テスト特徴とそうでない組合せ特徴との性能比較を行う.更に重複度合による様々な分類問題に対する認識実験を施す.テスト特徴はkNNの識別性能を向上するだけでなく, パラメタκの選定による認識率のばらつきを小さく保持し安定させる効果をももたらす.認識実験では複数のk-NNが直列に実行されるにもかかわらず, 単一のkNNに比べて大きく増大しない認識時間にすることができる.実問題に対する有効性を確認するために文字認識にも応用する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-07-07
著者
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