多クラスサポートベクターマシンにおける各SVMモジュールの独立特徴選択
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概要
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近年, サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパターン識別手法が優れた識別率性能により注目を浴びている.しかし, SVMを応用する場合, 多クラス問題においてその認識スピードが問題となる.これに対して特徴選択(FSS)により特徴次元数とサボートベクトルの数を削減することで, SVMの認識時間を短縮することができ, リアルタイムの処理が可能になる.また多クラスSVMに対しては全体の入力空間で特徴選択を行うより, 各SVMモジュールにおいて独立に特徴選択を行うことが有効であろう.そこで本論文では, 多クラスSVMにおける各SVMモジュールの独立特徴選択の新しい手法を提案し, 実データを用いて実験を行った.その結果, 識別率を落とすことなく, 特徴次元数及びサポートベクトルの削減により識別時間を元の時間より大幅に削減する効果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-02
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
胡 欣
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
ヌグロホ アント
中京大学生命システム工学部
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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