マルチモーダルパターン識別器の教師なし学習
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概要
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最近傍パターン識別をロバスト推定として表し, ベイズ則に基づくマルチモーダル情報の統合による識別法を提案して, それが多数決をファジー化したものであることを示す.この識別器の学習法としてEMアルゴリズムによってクラスの代表点を求める教師なし学習法を導く.このマルチモーダル識別器の基本的な性質をいくつかの単純なデータの例で検証し, マガーク効果を定性的に説明する.また一つの応用例として多重画像の領域分割の実験結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-25
著者
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