再帰型変数増減法による特徴選択法と文字認識への適用

概要

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本論文では,再帰型変数増減法に基づいた特徴選択法および特徴評価関数を提案する.本特徴選択法は,多様な特徴の組合せが可能となる仕組みを再帰型変数増減法に組み入れた.更に,本特徴選択法に適した三つの特徴評価関数をその中に配置した.はじめの評価関数は,選択特徴の候補を選ぶための評価関数であり,エラー情報とカテゴリー間相関比に着目した.次の評価関数は,選択済み特徴の中から冗長な特徴を除去するもので,特徴集合の冗長性を定量化するための特徴評価関数である.最後の評価関数は,識別関数のエラー率であり,認識に有効な特徴部分集合を決定するためのものである.このような特徴選択法および特徴評価関数を導入することにより,最もよく利用される特徴選択法である相関比よりも有効な特徴選択が行える.そして,漢字クラスタに対して本手法の有効性を示した.更に,手書き漢字認識系における次元削減の効果を予測した.その結果,本手法を用いた場合,相関比で選択された特徴部分集合の約67%で同等の認識精度を達成できることが統計的手法を用いて予測できた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-09-25