相互制約付き多数決型アルゴリズムによる時系列パターン認識

摘要

本論文では,時系列パターンの認識手法rnとして,各サンプル点(各時刻)で認識すなわちクラrnスラベルの決定を行い,最終的にクラスラベル数の多rn数決によってクラスを確定する手法を検討する.そのrn一つの特徴として,必要に応じて複数サンプル点間にrn相互制約を設け,それらをできるだけ同じクラスにラrnベリングする点が挙げられる.これにより,クラスラrnベルの割当方を制御でき,自由度の高い識別が可能とrnなる.クラスラベルの割当の組合せは総サンプル点数rnに対し指数関数的に増加する.そこで,グラフの最小rn切断アルゴリズムいわゆるグラフカットを用いることrnで,総サンプル点数に対して多項式時間での計算を実rn現する.オンライン文字データを対象とした認識実験rnを行い,本手法の有効性を検証した.