| 研究概要 |
一般にパターン認識では,特徴ベクトルは加法的な変動を受けることが多く、そのような性質を持つ分布は原点を頂点とする錐として表現される。そこで,新たなパターン識別方法として錐による識別手法を提案した。提案手法では、錐の方向に沿った特徴ベクトルの広い変動を許容する一方で、原点周りの広がりを錐により精度よく近似することで識別性能の向上が図られる。また、設定すべきパラメータも少ない。さらに分布の多峰性に対応するために、新たなクラスタリング手法も提案した。認識実験により、提案手法の有効性を示した。
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