著者

丸山 健一 丸山 稔 宮尾 秀俊 中野 康明

出版者

社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.8, pp.2270-2273, 2003-08-15

被引用文献数

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本研究の目的はSVMを用いて高い累積正解率を持った多重仮説を構築することである.ある1つの候補を求める手法としては,DAGSVMが学習,識別時間の面で非常に優れている.しかしながら,累積正解率,つまり複数の候補を求めることを考慮していない.本論文ではDAGSVMとMax-Winアルゴリズムを用いたハイブリッドな認識手法を提案する.具体的には,DAGSVMの結果に基づき,Max-Winアルゴリズムの候補を限定する.実験の結果,提案手法はMax-Winアルゴリズムと同等の累積正解率でありながら,DAGSVMと同等の計算量であった.This paper describes a method to make multiple hypotheses with highcumulative recognition rate using SVMs.To make just a single hypothesis by using SVMs, it has been shown that DAGSVM is very good with respect to recognition rate, learning time andevaluation time.However, DAGSVM is not directly applicable to make multiple hypotheses.In this paper, we propose a method of DAGSVM and Max-Win algorithm.We also provide the experimental results to show that thecumulative recognition rate of our method is as good as the Max-Winalgorithm, and that the execution time is almost as fast as DAGSVM.