パターンの特徴選択方法及び分類方法及び判定方法及びプログラム並びに装置

Inventor： , ,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：加藤朝道
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2002051113
Publication number (International publication number)：2003256839
Application date： Feb. 27, 2002
Publication date： Sep. 12, 2003
Summary：

【要約】【課題】ニューラルネットワーク/誤差逆伝播法の様に膨大な学習を要することなく高性能のパターン識別を実現する特徴選択方法及びパターンの分類方法並びに判定方法を提供する。【解決手段】特徴決定手段303は、学習パターン記憶手段301に記憶されている各学習パターンを用いて、特徴候補生成手段302が生成する大量の特徴候補の中から、パターン識別に適した特徴のセットを決定する。この時、特徴決定手段303は、学習パターンに実効的ノイズを加えながら、決定済みの特徴が既知であるとの条件の下、情報量最大化の基準に従って順次特徴を決定し、学習パターンをN個の集合に適時マージしながら情報量計算を近似的に高速に行う。この結果、膨大な学習を要することなく、高性能のパターン識別に適した特徴セットを自動的に生成することができる。また、集合間の遷移を記録した遷移テーブル305により、効率良くパターン判定を行う。

Claim (excerpt)：

クラス情報が付された学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中からパターン識別に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、を備えるシステムにおける特徴選択方法において、前記特徴決定手段が、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターン集合のクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、決定した特徴が既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定すること、を特徴とする特徴選択方法。

IPC (4)：

G06T 7/00 350 , G06F 17/30 170 , G06F 17/30 414 , G06N 3/00 560

FI (4)：

G06T 7/00 350 B , G06F 17/30 170 B , G06F 17/30 414 A , G06N 3/00 560 A

F-Term (8)：

5B075ND06 , 5B075NK39 , 5B075NR12 , 5B075QP01 , 5L096GA30 , 5L096HA13 , 5L096JA11 , 5L096KA04

Patent cited by the Patent：

Cited by examiner (7)

特開平4-084277
特開昭63-079192
検索式作成方法、検索式作成装置、及び記録媒体
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平9-124561 Applicant：株式会社エヌ・ティ・ティ・データ

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