クラス内変動のクラスタペアに基づく判別分析(パターン認識基礎,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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パターン認識において,状況変化に起因するクラス内変動がクラス間変動を上回り,認識率が低下することがある.本論文では,認識対象外クラスの様々な状況下での学習データを活用して,認識対象クラスの互いに異なる1種類の状況下での単一の辞書データと入力データを照合する問題を扱う.学習段階では,まず,認識対象外クラスの学習データの状況に関する教師ラベルまたは教師なしクラスタリングの結果に基づいて,同一または似た状況からなる状況クラスタを構築する.次いで,状況クラスタを識別するための判別空間と各状況クラスタペアに限定した場合のクラス判別空間を構築する.一方,照合段階においては,認識対象のクラスについての辞書データと入力データの対が与えられると,まずその状況クラスタペアを推定し,次いで対応する状況クラスタペアのクラス判別空間における距離を計算することで,全クラスタの場合と比較して小さなクラス内分散のもとでのクラス識別を行う.実験では,シミュレーションデータ及び服装変化を伴う歩容シーケンスの実データに対するクラス識別を行い,提案手法の有効性を確認した.
- 2011-08-01
著者
-
八木 康史
大阪大学産業科学研究所
-
槇原 靖
大阪大学産業科学研究所
-
八木 康史
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
八木 康史
大阪大
-
槇原 靖
大阪大学
-
八木 康史
大阪大学
-
八木 康史
広島市立大学大学院情報科学研究科
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