重みつきk近傍平均パターンを利用したパターン識別(高精細画像の処理・表示,及び一般)
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概要
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代表的なノンパラメトリック手法であるk近傍決定則(kNN)は高次元パターンに適用すると識別率が低下するという欠点がある.この欠点を低減するために筆者らはカテゴリーごとに入力パターンの近傍訓練パターンを求め,その平均パターンとの距離に基づき入力パターンを識別するCAP識別という手法を提案した.一方,kNNの単純な拡張として距離や順位による重み付けを利用した重み付きkNN識別が提案されており,実験により通常のkNNよりもノイズに対し頑健となりエラー率が低減することが知られている.そこで本稿では,kNNのようにエラー率の低減を図るために,CAP識別に重み付けを導入した手法を提案する.さらに,この手法にカーネル法を適用した場合の識別法も示す.提案手法の有効性を手書き数字パターンと2クラス識別問題による実験で検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-19
著者
-
堀田 政二
長崎大学工学部情報システム工学科
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宮原 末治
長崎大学情報システムエ学科
-
喜安 千弥
長崎大学
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宮原 末治
長崎大学
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堀田 政二
長崎大学情報システム工学科
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喜安 千弥
長崎大学情報システム工学科
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宮原 末治
長崎大学工学部工学科
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