高次元ベクトルの混合分布推定の一手法と文字認識への応用
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概要
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最尤推定を用いて混合分布のパラメータを推定する際, サンプルの共分散行列を用いる.しかし, よく知られているようにベクトルの次元数と比較してサンプル数が少ない場合には推定される共分散行列が誤差を含むため, 正確な推定が難しい.さらに, サンプル数が次元数よりも少ない場合には推定そのものが不可能となる.従って, 文字認識のように高次元の特徴ベクトルを用いるパターン認識問題で混合分布が用いられることは少なかった.本論文では, マハラノビス距離と期待値が等しい簡素化マハラノビス距離を利用して高次元ベクトルの混合分布のパラメータを推定するアルゴリズムを提案する.そして, 提案アルゴリズムを文字認識へ応用し, 認識実験によりその有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-18
著者
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