相対KL変換法によるパターン認識
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概要
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WatanabeのCLAFIC法(CLAss-Featuring Information Compression)はパターン認識のための代表的な手法である.Kをカテゴリの総数とする.CLAFIC法では,まずKL変換によりパターンfの各カテゴリに対する類内特徴を抽出する.そして,カテゴリの特徴を多く含む,即ち,類内特徴ベクトルのノルムが最も大きくなるカテゴリにパターンを分類する.即ち, CLAFIC法の識別規則は||P_f||^2>||P_jf||^2,∀j≠i⇒f∈Ω_i(1)となる.ここで,P_iはカテゴリiのKL変換,Ω_iはカテゴリiに属するパターンの集合である.E_<f∈Ω_i>をカテゴリiのパターン集合に関する平均とする.KL変換P_iは、次の評価基準J_1を最小にするものである.J_1[P_i]=E__<f∈Ω_I>(||f-P_if||^2)(2)このように, CLAFIC法における類内特徴抽出は,自分のカテゴリにだけ着目し,平均的に優勢な類内特徴を抽出しようとするものである.しかしながら,自分のカテゴリだけに着目していたのでは,その特徴が他のカテゴリと識別するために良いものであるかどうかわからない.即ち,他のカテゴリにも同様な特徴が含まれる場合,類似度の上では差が生じないため,その特徴は識別のために良いものとは考えられない.このため,CLAFIC法には近接パターンに誤認識が生じやすいという問題点がある.
- 1996-03-11
著者
-
小川 英光
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
山下 幸彦
東京工業大学
-
山下 幸彦
東京工業大学工学部開発システム工学科
-
池野 靖行
日本電信電話株式会社
-
池野 靖行
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
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