形状分類のための最近傍法の再検討

IWATA Kazunori

文献

J-GLOBAL ID：202102282090893520 整理番号：21A0426276

形状分類のための最近傍法の再検討

Revisiting a Nearest Neighbor Method for Shape Classification

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著者 (1件)：
資料名：
巻： E103.D 号： 12 ページ： 2649-2658(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： U0469A ISSN： 1745-1361 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

最近傍法はベクトル空間におけるデータポイントの分類のための簡単で柔軟な方式である。それは,未知データポイントの近傍における既知データポイントのラベルのために,多数決論理を使用して,未知データポイントのクラスラベルを予測した。複雑な問題に対してさえ良好な性能を達成するので,そのいくつかの誘導体を研究した。それらの中で,判別適応最近傍法は,その適用を実証するために特に再検討する価値がある。この方法の主なアイデアは,ラベル予測の前に既知データポイントのセットに,未知データポイントの近傍メトリックを調整することであった。それは,近傍メトリックがうまく調整されるならば,しばしば予測を改善する。統計的形状解析に対して,形状解析における重要な話題であるため,形状分類が注目されている。しかし,形状は一般にマトリックスとして表現されるので,判別適応最近傍法を形状分類に適用するのは自明でない。そこで,本研究では,形状分類においてより有用な判別適応最近傍法を開発する。この開発を達成するために,形状クラスタリングのための混合モデルと最適化アルゴリズムを方法に組み込んだ。さらに,最適化アルゴリズムにおけるモデルパラメータの初期推定のためのいくつかの有用な技術について述べた。いくつかの形状データセットを用いて,この方法が形状分類に成功することを示した。(翻訳著者抄録)

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パターン認識

引用文献 (27件)：

[1] C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, New York, 1995.
[2] T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, 2nd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, 2006.
[3] G. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer Texts in Statistics, Springer-Verlag, New York, 2013.
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