講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-01-31 17:05
区間計算による混合ガウス分布モデルの効果的判別法 村松正吾・○渡邉 勤・渡辺秀典(新潟大) CAS2007-93 |
抄録 |
(和) |
本研究では,混合ガウス分布モデルを仮定したベイズ決定の効果的実現法を与える.ベイズ決定則を利用する統計的パターン識別問題では,クラスの事後確率の大小比較が明らかな場合が多い.本手法は,混合ガウス分布モデルの比較演算を簡便な区間計算に帰着させる.指数演算を定数乗算,2 のべき乗倍処理に換えて実現し,大小が明らかか否か,明らかならばどちらが大きな値かの判定を効果的に実現する.また,大小が不明な場合に対して,段階的に比較の演算精度を向上させる洗練化処理も提案する.本手法の有効性を確認するために,肌色識別問題へ応用した実験結果を示す.全観測データの99.5% 以上が洗練化処理を行うことなく判定でき,洗練化処理により全観測データの判定を完了できたことを示す.本手法は,冗長な指数演算を省くことを可能とし,DSP やLSI での低消費電力実
現に期待できる. |
(英) |
This work proposes an efficient Bayesian decision scheme for Gaussian mixture models (GMM). Statistical pattern classification problems with the Bayesian decision theorem often meet a situation that comparison between posterior probabilities of classes is obvious. In this work, the comparison for GMM is reduced to simple interval calculations. The exponential function is replaced by scaling and multiplication with powers of two, and the decision if the comparison is obvious and which class is most likely is efficiently calculated. For unclear cases, a refinement process is also proposed, where the computational accuracy is successively refined. In order to verify the significance, experimental results of the application to a skin color classifier are shown. It is shown that the classification for over 99.5% of all observed data was completed without any refinement process, and that the refinement process was able to complete all decision. The proposed method enables us to save redundant exponential operations and is expected for DSP or LSI implementation with low power consumption. |
キーワード |
(和) |
パターン識別 / ベイズ決定 / 混合ガウス分布モデル / 指数関数 / DSP / LSI / / |
(英) |
Pattern classification / Bayesian decision / Gaussian mixture models / Exponential function / DSP / LSI / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 475, CAS2007-93, pp. 55-60, 2008年1月. |
資料番号 |
CAS2007-93 |
発行日 |
2008-01-24 (CAS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CAS2007-93 |
研究会情報 |
研究会 |
CAS |
開催期間 |
2008-01-31 - 2008-02-01 |
開催地(和) |
沖縄県青年会館 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
CAS |
会議コード |
2008-01-CAS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
区間計算による混合ガウス分布モデルの効果的判別法 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Efficient Classification for Gaussian Mixture Models with Interval Calculation |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
パターン識別 / Pattern classification |
キーワード(2)(和/英) |
ベイズ決定 / Bayesian decision |
キーワード(3)(和/英) |
混合ガウス分布モデル / Gaussian mixture models |
キーワード(4)(和/英) |
指数関数 / Exponential function |
キーワード(5)(和/英) |
DSP / DSP |
キーワード(6)(和/英) |
LSI / LSI |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
村松 正吾 / Shogo Muramatsu / ムラマツ ショウゴ |
第1著者 所属(和/英) |
新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
渡邉 勤 / Tsutomu Watanabe / |
第2著者 所属(和/英) |
新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
渡辺 秀典 / Hidenori Watanabe / |
第3著者 所属(和/英) |
新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第2著者 |
発表日時 |
2008-01-31 17:05:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
CAS |
資料番号 |
CAS2007-93 |
巻番号(vol) |
vol.107 |
号番号(no) |
no.475 |
ページ範囲 |
pp.55-60 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2008-01-24 (CAS) |