多クラスSupport Vector Machineを用いた一般物体認識での複数候補提示下における分類性能の傾向(一般セッション5)
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概要
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現在,一般物体認識問題に対する手法への評価は,主にテストデータに対応するクラスを一意に推定する際の精度で性能を決定している.しかし一般には複数候補を提示するようなシステムを必要とする場合も多く,その場合の性能は正解を上位候補と出来るか否かの問題になる.そこで本稿では,一般物体認識のデータセットに対し多クラスSupport Vector Machine(SVM)を適用した場合の複数候補提示下での性能の傾向について報告する.多クラスSVMは複数の1対1あるいは1対他の2値分類SVMを組み合わせて構成するが,その際に生成された各分類器でテストデータ及び学習データのみを用いてソフトマージンのペナルティパラメータ,カーネル及びそのハイパーパラメータを調整する,そして1対1・1対他各々の拡張,また誤り訂正出力符号での複数候補提示出力について一般化を行い,それらを用いた場合の,候補提示数に対する性能について比較し,候補提示数によって異なる精度傾向を示すことについて述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-11-20
著者
-
近山 隆
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻
-
近山 隆
東京大学大学院工学系研究科
-
近山 隆
東京大学新領域創成科学研究科
-
近山 隆
日本ソフトウェア技術会
-
近山 隆
東大
-
近山 隆
新世代コンピュータ技術開発機構
-
栗田 哲平
東京大学大学院工学系研究科
-
近山 隆
東京大学大学院 工学系研究科
-
近山 隆
東京大学大学工学系研究科
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