高速判別

混合ガウス分布判別器の高速実装

概要

  • Gussian分布は統計的パターン分類問題で広く使用されています。
    一方、マルチモーダル分布をモデル化するためには相応しくありません。
  • Gussian混合モデル（GMM）は、マルチモーダル分布の近似として代替することができます。
    ただし、高い計算コストは​​好ましくありません。
  • 統計的パターン分類問題は多くの場合、確率の間の比較が明らかに冗長である状況があります。
  • 本研究では、GMMに基づくパターン分類のために指数関数計算の効率的な実装を提案しています。
    • ハードウェアにやさしいアルゴリズムが得られます。
    • プログラマブルDSPでの評価が有効性を示しています。
    • 冗長な演算を低減するために演算精度の適応制御が達成されます。

アイデア

次の不等式に基づき、指数関数の評価値の比較を区間比較に置き換えます。

    \[ 2^{-(\lfloor z\log_2 e \rfloor+1)}<\exp(-z)\leq 2^{-\lfloor z\log_2 e\rfloor} \]

ただし、z>0。\log_2 eは定数（1.442695040888963…）なので、区間計算は正の変数zの定数乗算と小数点以下切捨て、およびビットシフトのみで実現できます。

学術論文

  1. Hidenori Watanabe and Shogo Muramatsu: Fast Algorithm and Efficient Implementation of GMM-Based Pattern Classifiers, Journal of Signal Processing Systems, Springer, Volume 63, Number 1, April 2011 , pp. 107-116(10), DOI: 10.1007/s11265-009-0439-z, Apr. 2011. (Online)

国際会議

  1. Shogo Muramatsu and Hidenori Watanabe: Fast Algorithm for GMM-Based Pattern Classifier, Proc. of 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2009), pp.633-636, Taipei, Apr. 2009.

特許

  1. 識別装置、識別方法及び識別処理プログラム，村松正吾,渡辺秀典
    登録番号（ 特許第5112454号，2012年10月19日 ） ，日本国
  2. Identification Device, Identification Method, and Identification Processing Program，Shogo Muramatsu, Hidenori Watanabe
    登録番号（ 8,321,368，2012年11月27日 ） ，アメリカ合衆国