パターン間類似度に基づく不完全データからの知識学習と理解に関する研究

2007 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19500128
• Research Institution: The University of Aizu
• Principal Investigator: 趙 強福 The University of Aizu, コンピュータ理工学部, 教授 (90260421)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): YONG Liu 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級準教授 (60325967)
• Keywords: 機械学習 / 学習と理解 / 知識獲得 / 最近傍識別木 / 不完全データ / 特徴抽出 / ファジィー変換

Research Abstract

学習と理解を同時に行うために、われわれは以前に最近傍識別木(NNC-Tree: Nearest Neighbor Classification Tree)とその構築方法を提案した。これまで提案した構築法では、パターン間類似度を求めるために、全ての特徴量が必要であった。しかし、現実問題においては、データが不完全である場合が多い。本研究では、以下のことを想定する:1)特徴は重要度を持ち、正しい分類をするために重要な特徴があれば、不必要なものもある;2)特徴はコストを持ち、簡単に測定できる特徴があれば、そうでないものもある;3)特徴だけではなく、クラスラベルまで欠損しているデータがある。本研究の目的は、以上の条件でNNC-Treeの効率的構築方法を提案したい。今年度では、われわれが以下のことについて考察した:
1) 大量の特徴量の中で、最も重要なものを自動的に検出するための評価基準。
2) 不完全データを基に、従来のNNC-Tree構築法をそのまま使える方法。
1)については、特徴分布差、相対優勢などの評価基準を新たに提案し、文書分類などの問題を用いて検証実験をした。2)については、特徴量のファジィー化によって、不完全データを完全データと同じ形に変換する方法を提案し、これからさまざまな検証実験を行いたい。

Research Products

• [Journal Article] k-PCA: a semi-universal encoder for image compression (2007)
  • Author(s): C. F. Lv and Q. F. Zhao
  • Journal Title: Journal of Pervasive Computing and Communications Vol.3,No.2 Pages: 205-220
  • Peer Reviewed
• [Presentation] Rough Common Vector: A New Approach to Face Recognition (2007)
  • Author(s): A. Tamura and Q. F. Zhao
  • Organizer: IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp. 2366-2371
  • Place of Presentation: Montreal, Canada
  • Year and Date: 20071000
• [Presentation] ベージアンフィルタに基づく研究者検索システムの開発 (2007)
  • Author(s): 中村 洋幸、進藤 良平、野沢 和也、渡辺 大河、趙 強福
  • Organizer: 電子情報通信学会パターン認識・理解研究会、信学技報Vol.107, No.384, pp.7-12.
  • Place of Presentation: 神戸大学
  • Year and Date: 2007-12-13
• [Presentation] Pose Recognition with NNC-Tree (2007)
  • Author(s): Jie Ji, Naoki Tominaga, Akiha Iwase, Yoshihiko Watanabe, Kazuhiko Hirakuri, Qiangfu Zhao
  • Organizer: 電子情報通信学会パターン認識・理解研究会、信学技報Vol.107, No.384, pp.37-42.
  • Place of Presentation: 神戸大学
  • Year and Date: 2007-12-13