特許
J-GLOBAL ID：201003056794182860
次元削減方法、パターン認識用辞書生成装置、及びパターン認識装置
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
平木 祐輔
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2008-202125
公開番号（公開出願番号）：特開2010-039778
出願日： 2008年08月05日
公開日（公表日）： 2010年02月18日
要約：
【課題】高次元特徴空間での識別処理による識別率の低下、計算量の増大、使用メモリの増大を解決するために、高精度、高速、省メモリを目的とした効率的な特徴空間の次元削減を行う。【解決手段】辞書生成用特徴パターン群を用いて、多項式ニューラルネットワークにより二次関数を学習し、二次関数の主要成分を保存する部分空間を選択することにより、特徴空間の次元を削減する。初期係数設定ステップ42、係数修正ステップ43では、二次関数を識別関数として用いた場合の損失関数の値が小さくなるように、勾配降下法又は確率的勾配降下法により係数を修正する。基底ベクトル導出ステップ44は、二次関数の二次の項の二次形式の行列の固有ベクトルと、一次の項の係数ベクトルを導出する。次に、射影行列導出ステップ45は、固有ベクトルと係数ベクトルとの中から主成分となる1つ以上のベクトルを選択し、選択されたベクトルによって生成される部分空間を新たな特徴空間として生成する。【選択図】図4
請求項（抜粋）：
特徴空間上の辞書生成用特徴パターン群を入力する特徴パターン群入力ステップと、
c個(cは自然数)のカテゴリの各々に対応する前記特徴空間上の二次関数の係数の値を設定する初期係数設定ステップと、
前記二次関数を識別関数として前記辞書生成用特徴パターン群の各々の所属カテゴリを判定したときの誤識別による損失を表す損失関数の値が小さくなるように、前記二次関数の係数を勾配降下法、又は確率的勾配降下法により修正する係数修正ステップと、
前記c個のカテゴリの各々について、前記二次関数の二次の項の二次形式の対称行列の固有ベクトルと、前記二次関数の一次の項の係数ベクトルとの中から一つ以上のベクトルを選択する基底ベクトル導出ステップと、
前記c個のカテゴリの各々について、前記基底ベクトル導出ステップにおいて選択されたベクトルによって張られる辞書部分空間への射影行列を生成する射影行列導出ステップと、
前記c個のカテゴリの各々に対応するc個の前記辞書部分空間への前記射影行列、又は、前記c個のカテゴリの各々に対応する前記射影行列と前記二次関数の係数とを出力する射影行列出力ステップと、
を有することを特徴とする特徴空間の次元削減方法。
IPC (3件)：
G06N 3/00
, G06T 7/00
, G06N 3/08
G06N3/00 560A
, G06T7/00 300F
, G06N3/00 560C
, G06N3/08 Z
5L096HA09
, 5L096HA11
, 5L096JA11
, 5L096JA22
, 5L096KA04
, 5L096KA07
