Support Vector Machineによる時系列パターンの認識
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概要
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Vapnikらによって提案されたSupport Vector Machine(SVM)を音声信号のような時系列パターンの認識に用いるための新たなモデルとして、SVM連鎖モデルを提案する。提案モデルの学習は、個々のSVMの反復学習を基本とするため、従来のSVMの学習アルゴリズムをそのまま利用できる。学習の収束性の問題は未解決であるが、限られた条件の下では収束性が証明できる。オンライン手書き数字文字を認識する予備実験(学習に10名、評価に10名)の結果、単一正規分布型の隠れマルコフモデル(HMM)と同程度の識別性能が得られた。
- 1999-12-16
著者
-
嵯峨山 茂樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
-
中井 浩一
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
嵯峨山 茂樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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