In a feature extracting device for pattern recognition which is hardly
affected by a pattern variation, an input pattern received by a learning
pattern input/store unit is normalized by a normalizing unit and projected
on a subspace group by a feature vector extracting unit, so to calculate
feature vectors from each projection length, and a parameter updating unit
updates basis vectors of each subspace so as to increase the ratio
(variation between classes/variation within a class) as for the feature
vectors, and optimizes them in a way of absorbing the pattern variation
into each subspace according as the learning by the update processing
progresses, thereby realizing the high ratio of the variation between
classes to the variation within a class at the time of completing the
learning and enabling the feature extraction more suitable for pattern
recognition.
In una caratteristica che estrae il dispositivo per riconoscimento di forme che appena è influenzato tramite una variazione del modello, un modello dell'input ricevuto da un'unità imparante del modello input/store è normalizzato da un'unità normalizzante ed è proiettato su un gruppo di sottospazio da un vettore della caratteristica che estrae l'unità, in modo da calcolare i vettori della caratteristica da ogni lunghezza della proiezione e un parametro che aggiorna i vettori di base degli aggiornamenti dell'unità di ogni sottospazio in modo da aumentare il rapporto (variazione fra classes/variation all'interno di un codice categoria) per quanto riguarda i vettori della caratteristica e li ottimizza in un senso di assorbire la variazione del modello in ogni sottospazio secondo imparare dall'elaborazione dell'aggiornamento progredisce, quindi realizzante l'alto rapporto della variazione fra codici categoria alla variazione all'interno di un codice categoria ai tempi del completare imparare e permettere l'estrazione della caratteristica più adatta a riconoscimento di forme.
