非マルコフ的弾性マッチング(一般セッション,文字・文書の認識と理解)

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概要

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• 本稿では,時間的非線形伸縮を伴う時系列パターンの弾性マッチングを,グラフの最小切断(グラフカット)アルゴリズムにより求める手法について検討する.一般に,パターンの弾性マッチングには,DPやHMM等が用いられる.これら従来手法では,マッチングの際,単純マルコフ性を満たす制約しか導入できない.一方,本手法では,DPにおけるマッチングをグラフ上で表現し,それをグラフカットアルゴリズムにより解くことで,非マルコフ的制約も導入可能となる.本手法の有効性を,オンライン文字データを対象とした認識実験を行い検証する.

• 2011-03-03

著者

• 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

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