| 講演名 | 2001/10/11 ニューロ識別器のリジェクト能力を強化する識別学習方式 劉 成林, 酒匂 裕, |
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| 抄録(和) | ニューロ識別器の認識精度は高いが, 対象外パターンに対するリジェクト能力は弱いことが知られている。この報告では, ニューロ識別器のリジェクト能力を強化できる学習方式を提案する。提案方式は, Katagiri and Juangの最小識別誤差規範(MCE)を拡張したものとなっている。識別対象と非対象パターン両者に対応できるように識別器のパラメータを学習させるため, 識別対象に対する誤識別とリジェクトのみではなく, 非識別対象に対する誤アクセプトを考慮してMCEを改良した。この方式を4つのニューロ型識別器, 単層パーセプトロン(SLP), 多層パーセプトロン(MLP), 多項式識別器(PC), ガウス誤差関数利用ニューロ(RBF)に適用した。手書き数字認識実験では, 識別対象文字に対するリジェクトと非文字に対する誤アクセプトとのトレードオフの観点の評価を行った。提案方式の性能は, 従来の最小誤差規範(MSE)に基づく学習による結果より良好であることが確認された。 |
| 抄録(英) | The resistance to outliers is important for pattern field recognition integrating segmentation and classification. In this paper, we propose a discriminative learning method for training neural classifiers with outliers so as to improve the outlier resistance. The proposed method is an extension of the minimum classification error(MCE) method of Katagiri and Juang. To learn with both object patterns and outlier patterns, the MCE criterion is modified to consider not only the classification error, but also the false rejection of object patterns and the false acceptance of outliers. We have applied this method to four neural classifiers, namely, single-layer perceptron(SLP), multi-layer perceptron(MLP), polynomial classifier(PC), and radial basis function(RBF) classifier. Experiments were conducted on handwritten digit recognition with synthesized outliers and non-character images collected in character string segmentation. The results show that in respect of the tradeoff between the reject of object patterns and the false acceptance of outliers, the performance of the proposed method is superior to that of MSE(minimum square error) learning. |
| キーワード(和) | パターン識別 / ニューロ識別器 / 対象外パターンリジェクト / 対象外パターン識別学習 / 手書き数字認識 |
| キーワード(英) | Pattern classification / neural networks / outlier rejection / discriminative learning with outliers / handwritten digit recognition |
| 資料番号 | PRMU2001-99,NC2001-49 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2001/10/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | ニューロ識別器のリジェクト能力を強化する識別学習方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discriminative Learning to Improve the Outlier Resistance of Neural Classifiers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン識別 / Pattern classification |
| キーワード(2)（和/英） | ニューロ識別器 / neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 対象外パターンリジェクト / outlier rejection |
| キーワード(4)（和/英） | 対象外パターン識別学習 / discriminative learning with outliers |
| キーワード(5)（和/英） | 手書き数字認識 / handwritten digit recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 劉 成林 / Cheng-Lin Liu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日立製作所中央研究所 Central Research Laboratory, Hitachi, Ltd. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 酒匂 裕 / Hiroshi Sako |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日立製作所中央研究所 Central Research Laboratory, Hitachi, Ltd. |
| 発表年月日 | 2001/10/11 |
| 資料番号 | PRMU2001-99,NC2001-49 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 362 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |