カテゴリカルκ近傍平均パターンを利用したパターン認識(文字とドキュメントの認識・理解))
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概要
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代表的なノンパラメトリック手法であるk近傍決定則(kNN)ではテストパターンに近い上位k個の学習パターンによる投票によって識別が行なわれる.しかし,k個の学習パターンはカテゴリーの区別無く求められ,学習パターンそのものもまったく利用されない.本報告では,これらの点に着目してカテゴリーごとにkNN探索を行い,各カテゴリーで求められたk個の学習パターンの平均パターンとの距離に基づく新しい識別法を提案する.さらに,この手法にカーネル法を適用した識別法も提案する.提案手法の有効性を手書き数字データと非線形性の強い人工データによる実験で示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-13
著者
-
堀田 政二
長崎大学工学部情報システム工学科
-
宮原 末治
長崎大学情報システムエ学科
-
喜安 千弥
長崎大学
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宮原 末治
長崎大学
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堀田 政二
長崎大学情報システム工学科
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喜安 千弥
長崎大学情報システム工学科
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