ドロネー三角形分割を用いた確率密度推定に基づくスコアレベル統合(CVIMコメント制度セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
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概要
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本論文では,2クラス識別問題における複数スコアの統合手法を提案する.各クラスに対する複数スコアの確率密度関数(PDF)に基づくスコアレベル統合手法は,推定されたPDFが正しい限り,受信者操作特性を最適にすることが知られており有望な手法である.従来の格子点状の制御点を用いたノンパラメトリックな確率密度推定に基づく手法の代わりに,本研究では,浮動制御点(FCP)を導入することでスケーラビリティーを改善し,全体のクラス事後確率を一般次元のドロネー三角形分割に基づく補間により表現する.本枠組みにおいて,最初にFCPの初期セットが与えられると,学習サンプルを用いてFCP上のクラス事後確率をエネルギー最小化の枠組みによって推定する.更に,事後確率分布をより効率的に表現するために,各クラスのPDFのピークではなく,事後確率が変化する領域に重点的にFCPを再配置する.実験では,シミュレーションデータ及び生体認証の実データを用いて評価し,提案手法の有効性を確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-08-26
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
-
槇原 靖
大阪大学
-
チュンタンゴ
大阪大学
-
岩間 晴之
大阪大学
-
八木 康史
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
岩間 晴之
大阪大学産業科学研究所
-
モハマドアルタブ ホサイン
ラジシャヒ大学
-
村松 大吾
大阪大学
-
人木 康史
大阪大学
-
チュンタン ゴ
大阪大学
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