確率的混合部分空間法-混合因子分析を用いたパターン認識法-

上田 修功  中野 良平  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J82-D2   No.12   pp.2394-2401
発行日: 1999/12/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
パターン認識,  混合因子分析,  部分空間法,  次元圧縮,  

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あらまし: 
混合因子分析はクラスタリングと次元圧縮を同時に実現しながら 観測データの確率分布を推定する手法である. 本論文では混合因子分析を用いたパターン認識法について述べる. 本手法ではクラスごとにそのクラスに属すデータを用いて クラスの特徴をよく表現する部分空間を複数のアフィン部分空間で局所線形変 換(近似)した上で観測データの確率分布推定を行う.本手法は, 次元圧縮に基づく認識法という点で既存の部分空間法と類似するが, 確率モデルとして定式化されているため,未知データ に対するクラス事後確率が算出でき,ベイズ 識別法に基づく識別が可能となる,という点で本質的に異なる. 実データを用いた認識実験により,部分空間法に対する優位性を示す.