未知パターンとカテゴリカルk近傍平均パターンとの距離に基づくパターン識別(パターン認識基礎, <特集>画像の認識・理解論文)
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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(k-nearest neighbor rule, kNN)は非線形に分布したパターンの識別に有効であるが, 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. 一方, 線形部分空間法(Linear subspace method, LSM)は次元削減と識別を同時に行うことができる多カテゴリー識別法であるが, 非線形に分布した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. そこでkNNで見られるような高次元データにおける誤識別を減らし, 同時に非線形に分布したパターンにも対応できる識別法が望まれていたが, MitaniとHamamotoはカテゴリーごとのk近傍訓練パターンからなる平均パターンと未知パターンとの距離を利用することで非線形に分布したパターンに効果のある多カテゴリー識別器を提案した. しかし, Mitaniらの識別法の性質に関しては訓練パターン数とエラー率との関係が実験的に調査されるにとどまっていた. 更にMitaniらの手法はカーネル法を適用することが可能であるが, そのことは述べられておらず実験も行われていない. そこで本論文では, パラメータkや次元数の識別率への影響を実験により調べることで, Mitaniらの識別法の性質を明らかにすることを目的とする. 更にMitaniらの手法にカーネル法を適用した場合の識別法を示し, 非線形に分布した人工パターンを用いた実験により識別率が向上することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
堀田 政二
長崎大学工学部情報システム工学科
-
宮原 末治
長崎大学情報システムエ学科
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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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