混合マハラノビス関数における部分空間の一構成法(文字とドキュメントの認識・理解))

概要

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類似文字を高精度に識別するためには,二つの類似字種の差が最も良く現れる部分空間を用いる必要がある.混合マハラノビス関数(CMF)は,類似字種を識別するために有効な識別関数の一つであるが,CMFでは二つの類似字種の差が良く現れる部分空間を,認識対象カテゴリに関する共分散行列から求まる小さい固有値に対応する固有ベクトルの方向で構成し,この部分空間で求めた補正値を用いてマハラノビス距離に補正を行なっている.しかしながら,類似字種の差が良く現れる部分空間は,小さい固有値に対応する固有ベクトルの方向だけでなく,それ以外の固有値に対応する固有ベクトルの方向にも存在する.CMFでは認識対象カテゴリと対立する類似カテゴリ両方の分布を考慮していないため,最適な部分空間が構成されるとは眠らない.そこで本稿では,両カテゴリの分布から正準判別法によって特徴選択を行ない,フィッシャー比が最も大きくなるような部分空間を選択する方法を提案する.手書き文字データベースETL9Bに含まれる類似字種対15組に対して認識実験を行なった結果,従来のCMFより高い認識精度が得られた.
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-02-13