2004 Fiscal Year Annual Research Report
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14380151
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
工藤 峰一 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (60205101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村井 哲也 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (90201805)
今井 英幸 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10213216)
中村 篤祥 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (50344487)
外山 淳 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助手 (60197960)
田中 章 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助手 (20332471)
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| Keywords | パターン認識 / 特徴選択 / 汎化性能 / 個人認証 / 大規模問題 / 漢字認識 / センサー / データマイニング |
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| Research Abstract |
本研究で扱っている、大規模パターン認識系の実現における検討事項のうち、今年度の成果は以下のようにまとめられる。
1)識別性能に関する検討(データ数に関する規模の問題):大量のデータを扱うにはある程度のまとまりにデータを集約して、見かけ上のデータ数を減らす方式が有望である。本研究ではこの方策として、a)同値関係(粒度)により同じ同値類に入るデータは一つと見なす、b)プロトタイプを抽出し、識別子をプロトタイプベースで構築する、の二つの方向を検討中である。a)に関しては、基礎検討として可変粒度の選択方式および可変近似方式の検討を行った。b)に関しては、従来の方法論を一歩すすめ、形状や体積を持ったプロトタイプ抽出方法の検討を開始し基本的な有効性を確認した。
2)特徴数に関する検討(特徴数に関する規模の問題):用いる識別子に依存しない最適な特徴の部分集合を選択する問題を昨年度に引き続き研究している。現在、既存の方式の性能検討と比較を論文としてまとめている。加えて、k最近隣法に基づく非線形方式を考察し、有効性を確認した。
3)クラス数の多い場合の検討(クラス数に関する規模の問題):カテゴリ数の増加に計算量が線形であり非線形の問題も効果的に扱える識別手法を開発した。さらに、カテゴリフィルターの具体的な応用として、a)手書き漢字認識問題において、一端認識装置で認識された手書き文字文章の各文字を前後の文脈により確率的に誤り文字を検出し、さらに認識装置が選出した候補文字(この段階がカテゴリフィルターに相当)から同じ文脈基準で誤りを訂正する枠組みを提案し、その有効性を確認した。さらに、b)個人認証において、入退出情報と赤外線センサーによる追跡情報(カテゴリフィルターに相当)で候補者を絞り、椅子の圧力センサーによる体重や座り方の相違を検出する認証方式を提案し、その基本的有効性を確認した。
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