講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-03-14 10:00
正規分布に基づくFisher判別分析の補正項 横田達也(東工大)・若原 徹(法政大)・坂野 鋭(NTT)・○山下幸彦(東工大) PRMU2012-185 |
抄録 |
(和) |
Fisher線形判別分析は,パターン認識のための最も基本な特徴抽出手法である.しかしながら,パターンの分布が正規分布である場合でも,各クラスの分散共分散行列が異なる場合,識別のために最適な特徴を抽出しない.本論文では,正規分布を仮定し,他カテゴリの分布を誤認識を引き起こす重みとする評価基準と,分布間の距離であるChernoff距離による評価基準を与える.さらに,2カテゴリ1特徴量抽出の場合に
一般化固有値問題の修正項を導く.そして,2次元正規分布およびMNISTデータベースを用いて,その判別性能を評価する. |
(英) |
Fisher's linear discriminant is one of the most basic feature extraction methods for pattern recognition. However, even if the distributions of patters is normal but if the correlation matrices of patterns are not the same among categories, it does not provide the best features to classify the patterns.In this paper, we assume that the distributions of patterns are normal and provide two criteria, the one using the distribution of the rival categories as weight and the other based on the Chernoff distance of distributions. We derive corrections terms for the generalized eigenvalue problem for the case of one feature extraction in two class classification. Furthermore, we evaluate its performance by using 2-dimensional normal distributions and MNIST database. |
キーワード |
(和) |
Fisher線形判別分析 / 修正項 / Chernoff距離 / Bhattacharyya距離 / FDA / FLDA / / |
(英) |
Fisher's linear discriminant analysis / correction term / Chernoff distance / Bhattacharyya distance / FDA / FLDA / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 495, PRMU2012-185, pp. 31-36, 2013年3月. |
資料番号 |
PRMU2012-185 |
発行日 |
2013-03-07 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2012-185 |