高次元特徴の圧縮に基づく多クラスパターンの認識(一般セッション(3))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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本論文では,高次元特徴の効果的な次元圧縮に基づいた多クラスパターンの認識の為の枠組みを提案する.パターン認識において,各クラスの識別に適した特徴を事前に特定することは一般に困難である為,特徴抽出時には,様々な観点から幅広く特徴を考慮することが重要である.しかし,その結果得られる高次元特徴を直接的に識別に用いると,計算量爆発などの様々な問題を引き起こしてしまう.そこで,識別に有効と考えられる特徴を多く含ませた高次元特徴を構成し,その高次元特徴をニューラルネットを用いて,識別に有効な情報だけを残しつつ,低次元の特徴ベクトルヘ効果的に圧縮することにより高精度かつ高速な認識の実現を図る.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
諸岡 健一
九州大学デジタルメディシン・イニシアティブ
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
諸岡 健一
東京工業大学像情報工学研究施設
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
藤川 祐介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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