JP5683287B2 - パターン認識装置及びパターン認識方法 - Google Patents
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Description
ここで、iは、1≦i≦Mの自然数であり、ξi=ηiのときdi=0とする。なお、本明細書では、diを特徴ξi、ηiの差分特徴と呼ぶ。サンプルの組ξi、ηiの選定方法には様々な方法がある。以下にいくつかの例を示す。
例1:
K個のカテゴリの中心miを代表点として用いて、異なるカテゴリ間の中心同士の全ての組み合わせの組mi、mj(i≠j)をとる(i、jはそれぞれ、1≦i≦K、1≦j≦Kの自然数)。
例2:
K個のカテゴリの各々からL個のサンプルmij(i、jはそれぞれ、1≦i≦K、1≦j≦Lの自然数)をとる。このとき、カテゴリ内のサンプルは、例えば、数2に示されるように、予め定められた任意の距離D以上となるものをとる。
その後、これら異なるカテゴリ同士の全ての組み合わせmik、mjl(i≠j)を組としてとる。
例3:
K個のカテゴリの各々からランダムにL個のサンプルmij(i、jはそれぞれ、1≦i≦K、1≦j≦Lの自然数)をとる。その後、異なるカテゴリ同士の全ての組み合わせmik、mjl(i≠j)を組としてとる。
例1:
全ての差分特徴diの重要度は等しいとして、その重要度hiをhi=1とおく。
例2:
特徴ξi、ηiが近いほど、これらのサンプルの分離は難しくなるため、gを正の値をとる単調減少関数として、数3によりhiを得る。
ここでは、単調減少関数g(|ξi―ηi|)の一例として、
g(|ξi―ηi|)=1÷|ξi―ηi| (数4)
を用いるものとする。
例3:
特徴ξi、ηiの所属カテゴリの中心をそれぞれm1、m2としたとき、gを正の値をとる単調減少関数として、数5によりhiを得る。
ここでは、単調減少関数g(|m1−m2|)の一例として、
g(|ξi―ηi|)=1÷|m1―m2| (数6)
を用いるものとする。
102・・・ 入力装置
103・・・ 表示装置
104・・・ パターン取得装置
105・・・ 通信装置
106・・・ 演算装置(CPU)
107・・・ 外部記憶装置(HDD,メモリ)
201、301・・・ パターン入力処理
202、302・・・ 特徴抽出処理
203・・・ 差分特徴サンプリング処理
204・・・ 差分特徴重み設定処理
205・・・ 差分主特徴導出処理
206・・・ 差分主空間生成処理
207、303・・・ 差分主空間射影処理
208・・・ 差分主空間内識別学習処理
304・・・ 差分主空間内識別処理
305・・・ 認識結果出力処理
401・・・ 学習用パターンDB
402・・・ 差分主空間辞書
403・・・ 差分主空間内識別辞書
Claims (5)
- 学習用パターンDBから学習用パターンを入力する第1のパターン入力部と、
前記第1のパターン入力部より入力された学習用パターンの各々からn次元特徴を抽出する第1の特徴抽出部と、
前記学習用パターンから複数のパターン対を選定し、各々のパターン対について、前記第1の特徴抽出部により抽出されたn次元特徴の差分特徴を算出する差分特徴サンプリング部と、
前記複数のパターン対の各々について得られた前記差分特徴の各々に対して重要度を設定する差分特徴重み設定部と、
前記複数のパターン対とその差分特徴の各々について設定された前記重要度とに基づいて、前記差分特徴の射影長を保存するような特徴成分を重要度の順に導出する差分主特徴導出部と、
前記特徴成分を重要度が高い順に複数選定し、前記選定された複数の特徴成分が生成する部分空間(差分主空間)への射影行列を生成し、当該射影行列を差分主空間辞書に記録する差分主空間生成部と、
前記学習用パターンから生成された前記n次元特徴の各々を、前記射影行列を用いて前記差分主空間へ射影する第1の差分主空間射影部と、
前記差分主空間上において、前記学習用パターンを識別するための識別関数を生成する差分主空間内識別学習部と、
認識対象パターンを入力する第2のパターン入力部と、
前記第2のパターン入力部より入力された前記認識対象パターンのn次元特徴を抽出する第2の特徴抽出部と、
前記第2の特徴抽出部で抽出された前記認識対象パターンのn次元特徴を、前記差分主空間辞書に記録された射影行列を用いて、記差分主空間へ射影する第2の差分主空間射影部と、
前記差分主空間内識別辞書に記録された前記識別関数を用いて、各々のカテゴリに対するパターンの類似度を算出する差分主空間内識別部と、
前記差分主空間内識別部により算出された前記類似度を用いて認識結果を出力する認識結果出力部と、を有するパターン認識装置であって、
前記差分特徴サンプリング部は、前記複数のパターン対として、異なるカテゴリ間の中心同士の全ての組み合わせをとることを特徴とするパターン認識装置。 - 前記差分特徴サンプリング部は、前記複数のパターン対として、異なるカテゴリからランダムに複数のサンプルを取得し、異なるカテゴリから取得したサンプル同士のすべての組み合わせをとることを特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。
- 前記差分特徴サンプリング部は、各カテゴリから同一カテゴリ内で所定の距離以上離れた複数の点をサンプルとして取得し、異カテゴリから取得したサンプル同士の全ての組み合わせをとることを特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。
- 前記差分特徴重み設定部は、前記差分特徴の重要度を差分特徴を求めたn次元ベクトル間の距離が小さいほど大きな値に設定することを特徴とする請求項1に記載のパターン認識装置。
- 入力されたパターンを認識し、その所属カテゴリを判定して出力するパターン認識装置における認識処理方法であって、
予め用意された学習用パターンDBから学習用パターンを入力し、
前記学習用パターンの各々についてn次元特徴を抽出し、
前記学習用パターンから複数のパターン対を選定し、各々のパターン対について、抽出された前記n次元特徴の差分特徴を算出するとともに、算出した前記差分特徴の各々に対して重要度を設定し、
前記複数のパターン対とその差分特徴の各々について設定された前記重要度とに基づいて、前記差分特徴の射影長を保存するような特徴成分を重要度の順に導出し、
導出された複数の特徴成分が生成する部分空間(差分主空間)へ前記n次元特徴を射影する射影行列を生成して差分主空間辞書に記録し、
前記学習用パターンから生成された前記n次元特徴の各々を、前記射影行列を用いて前記差分主空間へ射影することで、前記n次元特徴より次元数の低いm次元特徴に変換し、
当該m次元特徴を用いて前記学習用パターンを識別するための識別関数を生成して差分空間内識別辞書に記録する第1のフェーズと、
認識対象となるパターン情報を取得し、
前記認識対象となるパターン情報から当該認識対象となるパターン情報のn次元特徴を抽出し、
抽出された前記n次元特徴を、前記差分主空間辞書に記録された射影行列を用いて差分主空間へ射影することで前記認識対象となるパターンに対応したm次元特徴を取得し、
取得された前記m次元特徴及び前記差分主空間内識別辞書に記録された前記識別関数を用いて、各々のカテゴリに対するパターンの類似度を算出し、当該類似度に基づき認識結果を出力する第2のフェーズとを有するパターン認識方法であって、
前記n次元特徴の差分特徴を算出する際に、前記複数のパターン対として、異なるカテゴリ間の中心同士の全ての組み合わせをとることを特徴とするパターン認識方法。
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