特許
J-GLOBAL ID：200903078229969468
パターン認識方法
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
草野 卓
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平6-265394
公開番号（公開出願番号）：特開平8-123478
出願日： 1994年10月28日
公開日（公表日）： 1996年05月17日
要約：
【要約】【目的】 尤度の計算量を小とし、かつ少ない学習データで適応化可能とする。【構成】 隠れマルコフモデルA,Bが例えば状態1で単分布とし、モデルA,Bの各分布の平均値ベクトルを4次元のμa =(μa,1,μa,2,μa,3,μa,4)、μb =(μb,1,μb,2,μb,3,μb,4)とする。これらに平均値ベクトルの対応要素中のほぼ等しいもの例えばμa,2,μb,2 を共通の要素μc,2 とする。入力ベクトルxt =(xt,1,xt,2,xt,3,xt,4)に対するモデルA,Bの尤度計算において、(xt,2 -μa,2)2 と(xt,2 -μb,2)2 との代りに(xt,2 -μc,2)2の演算結果を共通に利用する。
請求項（抜粋）：
入力ベクトルに対し、各状態の出力確率分布を多次元の連続確率分布で表現した隠れマルコフモデルの尤度を計算し、最も尤度の高いモデルが表現するカテゴリを認識結果として出力するパターン認識方法において、上記連続確率分布を表わすベクトルパラメータを構成する要素パラメータを、上記連続確率分布の複数のものの間で共通のパラメータとして持つ隠れマルコフモデルを備えていることを特徴とするパターン認識方法。
IPC (2件)：
G10L 3/00 535
, G10L 3/00 521
