電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-2
直積量子化に基づく部分的正規分布線形結合モデルの計算量削減
○鈴木雅人・北越大輔(東京高専)・松本章代(東北学院大)
歪度成分分析および部分的正規分布の線形結合モデルを用いた識別関数は,手書き文字品質の低下に頑健な識別関数である.しかし特徴量の次元が大きいと,歪度の大きな成分の抽出に膨大な計算時間を要するため,あらかじめPCAなどを用いて次元圧縮を行ってから近似的に歪度成分を抽出する手法を取らざるを得ない.本研究ではこの問題点の解決策として,ANNS(Approximate Nearest Neighbor Search)の一手法であるIMI(Inverted Multi-Index)の考え方を適用し,歪度成分の探索空間の次元数を減少させることにより,識別関数の精度を低下させることなく計算時間を削減する手法を提案する.