LS-SVM群の複合によるロバスト画像識別(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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本論文は、LS-SVM群を複合して構成した多クラス識別器をロバスト化する方法に関して述べたものである。ロバスト化のために、我々は誤り訂正出力コード(error-correcting outputcode: ECOC)の考え方を導入する。そのうえで、ECOCの特性を考慮した識別器の学習方法とLS-SVMの特性を考慮した識別方法を提案する。変動が混入する4クラスの画像群を提案方法と種々の他方法で識別する実験を行い、提案方法の有効性を調べた。
- 2011-12-08
著者
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