| 講演名 | 2002/1/22 混合非対称正規分布とその最尤推定法 加藤 毅, 大町 真一郎, 阿曽 弘具, |
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| 抄録(和) | 本稿では, 新たな統計モデルとして非対称正規分布を提案する.正規分布は平均のまわりで対称的であるが, 提案する非対称正規分布はそれを非対称になるように拡張したものである.類似の研究として非対称マハラノビス距離(AMD)と呼ばれる距離尺度が提案されており, 手書き文字認識に応用されている[1].しかし, AMDは多峰性の分布には適用されていないため, その応用範囲は限定されたものになってしまう.これに対して非対称正規分布は確率的枠組みに則って定式化されているため, 多峰性の分布をあらわす混合分布に容易に拡張できる.本稿では, これを混合非対称正規分布と呼び, その最尤推定法を与える.また, 文字認識問題に適用して有効性を確かめる. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a new probability model, 'asymmetric Gaussian(AG)', which is an extension of Gaussian. The AG can capture spatially asymmetric distributions, yet remaining computationally tractable. There is a similar work [1], which introduces 'Asymmetric Mahalanobis Distance (AMD)' and applys it to handwritten Chinese and Japanese character recognition. The AMD can measure a spatially asymmetrical distance between an unknown pattern and a category class and shows excellent classification performance. However, the AMD is suitable for only an unimodal distribution, so the range of its application is necessarily somewhat limited. Meanwhile, since our model is formulated by a density function, it is easy to be extended to mixture of asymmetric Gaussians (MAG), which can capture multimodal distributions. We apply the AGs to character classification problem and show that the AGs outperform Gaussian models. |
| キーワード(和) | 非対称正規分布 / 混合非対称正規分布 / Expectation-Conditional Maximization法 / 文字認識 |
| キーワード(英) | Asymmetric Gaussian / Mixture of Asymmetric Gaussians / Expectation-Conditional Maximization algorithm / Character recognition |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/1/22(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 混合非対称正規分布とその最尤推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Mixture of Asymmetric Gaussians and Its Maximum Likelihood Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非対称正規分布 / Asymmetric Gaussian |
| キーワード(2)（和/英） | 混合非対称正規分布 / Mixture of Asymmetric Gaussians |
| キーワード(3)（和/英） | Expectation-Conditional Maximization法 / Expectation-Conditional Maximization algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 文字認識 / Character recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加藤 毅 / Tsuyoshi KATO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大町 真一郎 / Shinichiro OMACHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 阿曽 弘具 / Hirotomo ASO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Tohoku University |
| 発表年月日 | 2002/1/22 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 616 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |