変分近似に基づいた分離型2次元HMMの学習アルゴリズム
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概要
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画像認識では,認識すべき画像の伸縮,回転,平行移動などの変形による認識精度の低下が問題となる.この問題に対し,これまで2次元HMMを用いた手法がいくつか提案されているが,1次元HMMに比べモデルの構造が複雑になり,計算量が莫大なものとなる.本論文では,縦方向と横方向の2つの状態系列を持つ分離型2次元HMMを定義し,変分近似に基づく学習アルゴリズムを提案する.提案法は,N-bestパスによる近似に比べ,計算量を削減することができ,対数尤度の下限が学習の繰り返しにおいて必ず増加する保証が得られる.
- 2003-02-14
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
北村 正
名古屋工業大学
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
Ghahramani Z
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
大野 也澄志
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
GHAHRAMANI Zoubin
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
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