付加情報割当ての一般理論と誤認識率の解析
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 研究会等の予稿 |
| 著者 | 岩村 雅一，古谷 嘉男，黄瀬 浩一，大町 真一郎，内田 誠一 |
| 論文名 | 付加情報割当ての一般理論と誤認識率の解析 |
| 論文誌名 | 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2008)論文集 |
| 発表番号 | IS1-9 |
| ページ | pp.388-393 |
| 査読の有無 | 無 |
| 年月 | 2008年7月 |
| 分野 | パターン認識 |
| キー | Iwamura2008_MIRU (id=1023) |
要約
通常のパターン認識とは異なる，付加情報を用いるパターン認識という 枠組みが提案されている． これは通常のパターンと同時に，それを補助する情報(付加情報)を パターンとは別に用意し，それらを同時に用いることにより 誤認識率を減少させる方式である． 付加情報が誤らないという条件の下で誤認識率を最小にする条件が これまでに導かれているが， 実際には観測誤差が生じるために付加情報が誤らないという条件は いささか強過ぎる． そこで本研究では，付加情報に誤りがあるという条件において， どのような付加情報が誤認識率の減少に寄与するかについて考察する． さらにサンプルが正規分布に従い，各クラスの共分散行列が等しい場合について 近似最適解を求め，誤認識率が減少することを検証する．
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書式の定義
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}