【手続補正書】
【提出日】平成15年12月11日(2003.12.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理方法であって、
特徴量空間の各座標軸に対して学習パターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択することにより、前記パターンを分類するための分類木を生成する第２生成工程とを備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記座標軸断片は、各座標軸を再帰的にｎ分割（ｎは複数）することにより生成されることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
各座標軸に適用される断片化の形態が異なることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記第２生成工程では、生成中の分類木の注目ノードにおいて、前記複数の学習パターンの最高の分類効率を達成する階層構造が選択されることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記第２生成工程では、前記選択された階層構造の座標軸断片に従って前記分類木が生成されることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記第２生成工程で生成された前記分類木のデータを格納する格納工程を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記格納工程によって格納された前記分類木のデータに基づいて入力パターンを認識する認識工程を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記認識工程は、
前記入力パターンの特徴量を取得する第１取得工程と、
前記第２生成工程で生成された前記分類木に基づいて、前記入力パターンの特徴量の各々を分類する分類工程と、
前記分類工程による分類結果に基づいて前記入力パターンを認識する工程とを備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記分類工程において、前記入力パターンは、該入力パターンの特徴量の各座標と前記第２生成工程で生成された前記分類木とに基づいて分類されることを特徴とする請求項８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
パターンを分類するための複数の分類木を生成するための情報処理方法であって、
所定数の学習パターンの特徴量の組み合わせから、学習サブパターンの特徴量を派生する派生工程と、
特徴量空間の各座標軸に対して前記学習サブパターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択して前記学習サブパターン毎の分類木を生成することにより複数の分類木を生成する第２生成工程とを備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
前記座標軸断片は、各座標軸を再帰的にｎ分割（ｎは複数）することにより生成されることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
各座標軸に適用される断片化の形態が異なることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記第２生成工程では、生成中の分類木の注目ノードにおいて、前記複数の学習サブパターンの最高の分類効率を達成する階層構造が選択されることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記第２生成工程では、前記選択された階層構造の座標軸断片に従って前記分類木が生成されることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記第２生成工程で生成された前記分類木のデータを格納する格納工程を更に備えることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記格納工程によって格納された前記分類木のデータに基づいて入力パターンを認識する認識工程を更に備えることを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記認識工程は、
前記派生工程で用いられる組み合わせに基づいて、入力パターンの特徴量から入力サブパターンの特徴量を取得する第１取得工程と、
前記第２生成工程で生成された前記分類木に基づいて、前記入力サブパターンの特徴量の各々を分類する分類工程と、
前記入力サブパターンの特徴量の分類結果に基づいて、前記入力パターンを認識する工程とを備えることを特徴とする請求項１６に記載の情報処理方法。
【請求項１８】
前記分類工程において、前記入力サブパターンは、該入力サブパターンの特徴量の各座標と前記第２生成工程で生成された前記分類木とに基づいて分類されることを特徴とする請求項１７に記載の情報処理方法。
【請求項１９】
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理装置であって、
特徴量空間の各座標軸に対して学習パターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成手段と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択することにより、前記パターンを分類するための分類木を生成する第２生成手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２０】
パターンを分類するための複数の分類木を生成するための情報処理装置であって、
所定数の学習パターンの特徴量の組み合わせから、学習サブパターンの特徴量を派生する派生手段と、
特徴量空間の各座標軸に対して前記学習サブパターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成手段と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択して前記学習サブパターン毎の分類木を生成することにより複数の分類木を生成する第２生成手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２１】
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理方法をコンピュータに実行させるための制御プログラムをかうのうした記憶媒体であって、該情報処理方法が、
特徴量空間の各座標軸に対して学習パターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択することにより、前記パターンを分類するための分類木を生成する第２生成工程とを備えることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２２】
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理方法をコンピュータに実行させるための制御プログラムをかうのうした記憶媒体であって、該情報処理方法が、
所定数の学習パターンの特徴量の組み合わせから、学習サブパターンの特徴量を派生する派生工程と、
特徴量空間の各座標軸に対して前記学習サブパターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択して前記学習サブパターン毎の分類木を生成することにより複数の分類木を生成する第２生成工程とを備えることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための本発明の情報処理方法は、
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理方法であって、
特徴量空間の各座標軸に対して学習パターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択することにより、前記パターンを分類するための分類木を生成する第２生成工程とを備える。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
また、本発明の他の態様による情報処理方法は、
パターンを分類するための複数の分類木を生成するための情報処理方法であって、
所定数の学習パターンの特徴量の組み合わせから、学習サブパターンの特徴量を派生する派生工程と、
特徴量空間の各座標軸に対して前記学習サブパターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成工程と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択して前記学習サブパターン毎の分類木を生成することにより複数の分類木を生成する第２生成工程とを備える。


【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
更に、本発明の他の態様による情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
パターンを分類するための分類木を生成するための情報処理装置であって、
特徴量空間の各座標軸に対して学習パターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成手段と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択することにより、前記パターンを分類するための分類木を生成する第２生成手段とを備える。


【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
更に、本発明の他の態様による情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
パターンを分類するための複数の分類木を生成するための情報処理装置であって、
所定数の学習パターンの特徴量の組み合わせから、学習サブパターンの特徴量を派生する派生手段と、
特徴量空間の各座標軸に対して前記学習サブパターンの特徴量が属する座標軸断片の階層構造を生成することにより複数の階層構造を生成する第１生成手段と、該座標軸断片は閾値によって該座標軸を断片化することにより生成され、
生成された複数の階層構造から、前記分類木の各ノードにおける分類効率に基づいて階層構造を選択して前記学習サブパターン毎の分類木を生成することにより複数の分類木を生成する第２生成手段とを備える。