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類似度関数を用いた確率的緩和法
https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3201
https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3201b15110bf-77ab-484d-a811-2e6da476d37e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||
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公開日 | 2011-02-22 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 類似度関数を用いた確率的緩和法 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | A Probabilistic Relaxation Method Using Similarities | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題 | 類似度関数, 確率的弛緩法, 両立性測度, 影響係数, 不動点方程式, 平衡状態, 更新規則, 大局的首尾一貫性, パターンモデル, similarity measure, probabilistic relaxation method, compatibility measure, influence coefficient, fixed-point equation, equilibrium state, updating rule, global consistency, pattern-model | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||
タイトル カナ | ||||||||
その他のタイトル | ルイジド カンスウ オ モチイタ カクリツテキ カンワホウ | |||||||
著者 |
鈴木, 昇一
× 鈴木, 昇一
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著者 | ||||||||
値 | Suzuki, Shoichi | |||||||
所属機関 | ||||||||
値 | 文教大学情報学部 | |||||||
内容記述 | ||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||
内容記述 | パターン認識過程は、入力パターンの帰属するであろう候補カテゴリ候補を単一の元から成る候補カテゴリに絞っていくものである[3],[4]。 本論文では、1つのパターンφについての認識の働きを万能的に備えている認識システムRECOGNITRONの研究[3],[4]とは異なり、1つの画面内に、n個の物体像φ?,φ?,…,φn∈Φ⊂?があると判明したとき、各物体φk(k=1~n)に、m個のカテゴリ??,??,…,?mの内、如何なるカテゴリを付与すべきかが、両立性の程度CM(φk,φe;?i,?j)と影響の程度IF(φk,φe)が新しく一般抽象ヒルベルト空間?(⊃Φ)上で導入され(2例1.1,1.2)、類似度関数[3],[4]SMを初期条件とする更新アルゴリズム(2.2.2項)を採用するSM確率的ラベリング弛緩法が収束するための諸条件が厳密かつ詳細に研究されている。 \n Let us suppose that a process of recognizing a pattern is to narrow down a set of categories to which the pattern may possibly belong and to convert the set to a set which contains only an element [3], [4]. In this paper, instead of dealing with a recognition system RECOGNITRON [3], [4] which can possess of an universal faculty of recognition only for any pattern in question, we shall research which category of m categories ??, ??, …, ?m each of n objects (patterns) φ?,φ?, …, φn ∈Φ⊂? (a Hilbert space) should be simustaneously assigned. Using compatibility measure CM (φk,φe; ?i, ?j) of pattern φk having category ?i when pattern φe having ?j and influence coefficient IF(φk,φe) of pattern φk from pattern φe, a new probabilistic relaxation labeling method with regard to similarity measure SM defined in appendix A is proposed based on literature [39], where quantity SM (φk,ωi; t) is the probability of the k-th pattern φk having the i-th category ?i at step t. The dynamics of the relaxation system and the relationship between convergence properties and system parameters are studied analytically and strictly in detail. |
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書誌情報 |
情報研究 en : Information and Communication Studies 巻 20, p. 23-75, 発行日 1998-01-01 |
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出版者 | ||||||||
出版者 | 文教大学 | |||||||
ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 03893367 | |||||||
著者版フラグ | ||||||||
出版タイプ | VoR | |||||||
本文言語 | ||||||||
値 | 日本語 | |||||||
ID | ||||||||
値 | BKSJ200004 | |||||||
作成日 | ||||||||
日付 | 2011-02-22 |