付加情報を用いるパターン認識における識別境界移動の効果 : 正規分布に従う人工サンプルを用いた場合の実験的検討
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概要
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通常のパターン認識とは異なる,付加情報を用いるパターン認識という新しい枠組みが提案されている.これは,通常のパターンと同時にそれを補助する情報(付加情報)をパターンとは別に用意し,それらを同時に用いることにより誤認識率を減少させる方式である.通常のパターン認識では,ベイズ識別境界が誤認識率を最小にする.それに対して,付加情報を用いるパターン認識では,識別境界をベイズ識別境界から移動することにより,誤認識率が減少することが実験により確認されている.しかし,この実験では,実際の文字データを用いているため,ベイズ識別境界はその推定値でしかなく,厳密な意味で識別境界を移動すると誤認識率が減少する場合があるという存在証明になっていない.この問題を解決するため,ベイズ識別境界が既知である人工サンプルを作成し,誤認識率が減少する場合があることを改めて実験により確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-13
著者
-
黄瀬 浩一
大阪府立大学大学院工学研究科
-
岩村 雅一
大阪府立大学大学院工学研究科
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
大町 真一郎
東北大学大学院工学研究科
-
大町 真一郎
東北大学 大学院工学研究科
-
古谷 嘉男
大阪府立大学大学院工学研究科
-
岩村 雅一
大阪府立大学 大学院工学研究科
-
黄瀬 浩一
大阪府立大学
-
古谷 嘉男
大阪府大 大学院工学研究科
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
-
大町 真一郎
東北大学大学院 工学研究科
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