Abstract
本研究の究極の目標は,「パターンの真の分布」を解明することである.その際.単一のクラスの分布だけでなく,複数クラス間の関係も解明の対象とする.パターン空間に存在しうる全てのパターンを収集するのは実現不可能なため,できる限り多くのクラスラベル付きパターンを収集した上で,その分布構造を解析することで,この目標に挑む.真の分布の解明を目指す以上,解析手法として,何らかのモデルによる近似や低次元化など,パターン間の近傍関係に誤差が入り得るものは適切でない.そこで本論文では,パターンの相対位置関係を誤差なく保存しうるネットワーク解析手法により大規模パターンの分布構造の解析を行う.具体的には,各パターンを1ノードとし,その近傍関係によりエッジを付与してネットワークを構成し,その構造を解析する.本論文では,ネットワークの作成手法として最小全域木を適用し,分布解析の対象として約50万個の活字数字画像と約80万個の手書き数字画像を用いた実施例を示し,パターン数の増加によるパターン分布の変化を明らかにする.
| Translated title of the contribution | Distribution Analysis of a Large-Scale Pattern Set Using Minimum Spanning Tree |
|---|---|
| Original language | Japanese |
| Pages (from-to) | 656-666 |
| Number of pages | 11 |
| Journal | 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems |
| Volume | 97 |
| Issue number | 3 |
| Publication status | Published - Mar 2014 |