相互制約付き多数決型アルゴリズムによる時系列パターン認識

Translated title of the contribution: Recognition of Sequential Patterns by Combining Mutually Constrained Local Classifiers

福冨 正弘, 小川原 光一, 馮 尭楷, 内田 誠一

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Abstract

本論文では,時系列パターンの認識手法として,各サンプル点(各時刻)で認識すなわちクラスラベルの決定を行い,最終的にクラスラベル数の多数決によってクラスを確定する手法を検討する.その一つの特徴として,必要に応じて複数サンプル点間に相互制約を設け,それらをできるだけ同じクラスにラベリングする点が挙げられる.これにより,クラスラベルの割当方を制御でき,自由度の高い識別が可能となる.クラスラベルの割当の組合せは総サンプル点数に対し指数関数的に増加する.そこで,グラフの最小切断アルゴリズムいわゆるグラフカットを用いることで,総サンプル点数に対して多項式時間での計算を実現する.オンライン文字データを対象とした認識実験を行い,本手法の有効性を検証した.
Translated title of the contributionRecognition of Sequential Patterns by Combining Mutually Constrained Local Classifiers
Original languageJapanese
Pages (from-to)548-551
Number of pages4
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
Volume93
Issue number4
Publication statusPublished - Apr 1 2010

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