多クラス Support Vector Machine を用いた 一般物体認識での複数候補提示下における分類性能の傾向 栗 田 哲 平† 近 山 隆† 現在，一般物体認識問題に対する手法への評価は，主にテストデー��多クラス Support Vector Machine を用いた 一般物体認識での複数候補提示下における分類性能の傾向 栗 田 哲 平† 近 山 隆† 現在，一般物体認識問題に対する手法への評価は，主にテストデータに対応するクラスを一意に推 定する際の精度で性能を決定している．しかし一般には複数候補を提示するようなシステムを必要と する場合も多く，その場合の性能は正解を上位候補と出来るか否かの問題になる．そこで本稿では， 一般物体認識のデータセットに対し多クラス Support Vector Machine(SVM) を適用した場合の複 数候補提示下での性能の傾向について報告する．多クラス SVM は複数の１対１あるいは１対他の２ 値分類 SVM を組み合わせて構成するが，その際に生成された各分類器でテストデータ及び学習デー タのみを用いてソフトマージンのペナルティパラメータ，カーネル及
