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- 분야
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『정보·통신』
- 「001」패턴 인식에서 대상 패턴으로부터 추출되는 복수개의 특징 사이에 중복성이 있는 경우, 그들 중에서 되도록이면 식별에 유효한 특징을 선택하는 것. 특징 선택에는 패턴의 식별과 패턴의 근사라는 두 가지 입장이 있다. 전자는 오식별률을 최소로 하는 특징을 선택하는 입장인데, 이 중에는 특징 공간에 대해 재차 특징 추출법을 적용하는 방법과, 각 카테고리에 대용하는 분포 밀도 함수 사이의 거리를 되도록이면 떨어지게 하는 방법이 있다. 거리로서는 배터차리야 거리나 다이버전스가 사용된다. 후자의 패턴 근사의 입장은, 되도록이면 적은 특징으로 원래의 패턴을 가능한 한 충실히 근사하려는 입장인데, 이것은 데이터 압축의 문제로 패턴 인식에도 유효하게 사용된다. 특징 선택의 가장 유력한 방법은, 처음에 추출된 특징 벡터를 특징 공간에 대해서 카르후넨뢰브를 전개하여 처음 M개 의 전개 계수를 새 특징으로서 선택하는 방법이며 M개의 특징에 의한 최량 근사를 얻을 수 있다.
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