相互制約付き多数決型アルゴリズムによる時系列パターン認識(研究速報)
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概要
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本論文では,時系列パターンの認識手法として,各サンプル点(各時刻)で認識すなわちクラスラベルの決定を行い,最終的にクラスラベル数の多数決によってクラスを確定する手法を検討する.その一つの特徴として,必要に応じて複数サンプル点間に相互制約を設け,それらをできるだけ同じクラスにラベリングする点が挙げられる.これにより,クラスラベルの割当方を制御でき,自由度の高い識別が可能となる.クラスラベルの割当の組合せは総サンプル点数に対し指数関数的に増加する.そこで,グラフの最小切断アルゴリズムいわゆるグラフカットを用いることで,総サンプル点数に対して多項式時間での計算を実現する.オンライン文字データを対象とした認識実験を行い,本手法の有効性を検証した.
- 2010-04-01
著者
-
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
-
福冨 正弘
九州大学大学院システム情報科学府
-
小川原 光一
九州大学高等研究院
-
馮 尭楷
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
Feng Yaokai
九大 大学院システム情報科学研究院
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報研究院
-
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
-
馮 尭楷
九州大学大学院システム情報研究院
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