錐制約部分空間法における正常データの確率密度推定に基づく異常検出
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概要
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錐制約部分空間法は非負の特徴ベクトルに対し錐形状の空間を形成することで学習パターンを精度良く表現し,錐との角度を基にパターン認識を行う.しかし,錐形状の空間の広がりが大きい場合は認識性能が低下する問題がある.本論文ではその原因が,錐形状の空間内の特徴ベクトルと錐とのなす角度が算出できないためであることを明らかにするとともに,問題の解決策として,錐に含まれる確率の算出方法とその確率を基にした異常検出手法を提案する.提案手法では,錐形状の部分空間の広がり方向を表す空間上において学習パターンの確率密度関数を作成し,その確率を基に特徴ベクトルの識別を行う.実験では乳腺超音波画像の実データを用いて,提案手法による病変検出精度の検証を行い,その有効性を確認した.
- 2013-12-04
著者
-
高橋 栄一
産業技術総合研究所
-
野里 博和
産業技術総合研究所
-
野里 博和
独立行政法人産業技術総合研究所
-
坂無 英徳
独立行政法人産業技術総合研究所
-
何森 亜由美
高松平和病院外科
-
坂無 英徳
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
岩瀬 拓士
がん研有明病院乳腺センター
-
岩田 昌也
産業技術総合研究所
-
山崎 優大
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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