階層的時系列データのための識別モデル(パターン認識)
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概要
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階層隠れマルコフモデル(HHMM)は隠れマルコフモデル(HMM)を階層化した階層構造をもつ生成モデルである.本研究では,HHMMに対応する新たな識別モデルとしてSVM^<HHMM>を提案する.HHMMや階層隠れ条件付き確率場(HHCRF)が確率モデルであるのに対して,SVM^<HHMM>は確率モデルではなく,確率的遷移や出力に関するパラメータを用いてマージン最大化に基づいて識別を行う.これらの階層モデルはモデルパラメータを推定した後に,観測系列から階層状態系列を推定することができる.人工データと実データを用いた実験によりHHMMとHHCRF,SVM^<HHMM>の性能比較を行い,SVM^<HHMM>の有効性を示す.
- 2013-02-01
著者
-
林 朗
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
岩田 一貴
広島市立大学情報科学部
-
末松 伸朗
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
金子 悟士
広島市立大学
-
岩田 一貫
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
金子 悟士
広島市立大学大学院情報科学研究科
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