クラスタ間情報に基づくマハラノビス距離による文字認識
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概要
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パターン認識において識別関数としてマハラノビス距離を用いる場合, 一般に学習サンプルから得られた標本共分散行列が用いられる.しかし, 特徴量の次元数に比べて十分な学習サンプルを用意することが困難な場合, 標本共分散行列の固有値・固有ベクトルに推定誤差が生じ, 誤識別が生じることが知られている.この問題を解決するため, これまで各クラスタの分布情報をクラスタ毎に補正する手法が提案されている.本論文では, 不足している情報をクラスタ間の情報を用いることで補う手法を提案する.具体的には, 学習サンプルが少ないために求まる固有値・固有ベクトルの数が不十分な場合において, クラスタ間の情報を用いて新しい軸を作り, 擬似的な分散を与える手法を提案する.そして, 手書き文字を用いた認識実験による従来法と比べて認識率が向上することを示す.
- 1998-12-18
著者
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