[論文レビュー] Generalized proportional conflict redistribution rule applied to Sonar imagery and Radar targets classification

Arnaud Martin, Christophe Osswald|ArXiv.org|Jun 12, 2008

Multi-Criteria Decision Making参考文献 12被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、ソナー画像およびレーダー標的分類における情報統合において、一般化された割合的衝突再配分規則（PCR6）の有効性を評価し、従来の規則（合同的、デュボア＝プラード、PCR5）に比べて実世界の応用において優れた性能を示すことを示している。Dempster-Shafer理論（DST）およびDezert-Smarandache理論（DSmT）を用い、PCR6は衝突を低減し分類精度を向上させ、レーダー標的では90.11%の良好分類率を達成した。これは、類似した衝突再配分行動を示す他の規則と比較して顕著に優れている。

ABSTRACT

In this chapter, we present two applications in information fusion in order to evaluate the generalized proportional conflict redistribution rule presented in the chapter \cite{Martin06a}. Most of the time the combination rules are evaluated only on simple examples. We study here different combination rules and compare them in terms of decision on real data. Indeed, in real applications, we need a reliable decision and it is the final results that matter. Two applications are presented here: a fusion of human experts opinions on the kind of underwater sediments depict on sonar image and a classifier fusion for radar targets recognition.

研究の動機と目的

• 一般化された割合的衝突再配分規則（PCR6）の実世界の情報統合応用における性能を評価すること。
• 実際のソナーおよびレーダーデータにおける意思決定精度の観点から、複数の結合規則（例：合同的、デュボア＝プラード、PCR5、PCR6）を比較すること。
• DSmTおよび信頼関数理論が専門家および分類器統合における不確実性と衝突をモデル化する上で有効であることを示すこと。
• 意思決定の質が、特にソナー画像処理やレーダー標的認識のような高不確実性環境において、結合規則の選択に強く依存することを示すこと。
• PCR6が従来の規則よりも優れた分類性能を示すことを検証すること、特に衝突レベルが類似している場合でも同様である。

提案手法

• Dezert-Smarandache理論（DSmT）フレームワーク内において、仮説間の衝突質量を再配分する一般化PCR6規則を適用する。
• 結合後の質量関数から最終的意思決定を導くために、ピグニスティック確率変換を用いる。
• アノイド・チェンバ−からの制御されたレーダーデータを用い、3つの異なる分類器（ファジィK近傍法、SART、多層パーセプトロン）を用いた複数分類器統合を実施する。
• 実際のソナー画像を用いた海底分類と、既知の真値を有する制御されたレーダー標的認識データを用いて、規則を比較する。
• 良好分類率および異なる規則下での意思決定が異なる標的の割合を用いて規則を評価する。
• PCR6の変種において、凹型および凸型の写像（例：√x、x²）を用い、衝突再配分関数への感受性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般化されたPCR6規則は、実際のソナーおよびレーダーデータにおいて、従来の結合規則よりも顕著に優れた分類意思決定を生じるか？
• RQ2 合同的、デュボア＝プラード、PCR5、PCR6などの異なる衝突再配分規則は、意思決定の一貫性および正確性の観点でどのように比較されるか？
• RQ3 衝突再配分関数の選択（例：√x 対 x²）が、PCR6の最終的な分類性能にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 DSmTに基づく統合とDΘモデル化は、ソナー画像解釈のような不確実性の高い環境における要素の結合を効果的に処理できるか？
• RQ5 衝突を割合的に再配分する規則とそうでない規則との間に、性能に顕著な差異があるか？

主な発見

• PCR6に√x写像を適用した場合、レーダー標的データにおいて最高の良好分類率90.114%を達成し、合同的規則（89.83%）およびPCR5（89.85%）を顕著に上回った。
• 異なる意思決定を下す標的の割合は、PCR5が最も高く（2.83%）、PCR6が最も低かった（0.51%）ことから、PCR6の出力の一貫性が非常に高いことが示された。
• 高い衝突再配分でさえも、PCR6の変種は合同的規則およびPCR5よりも優れた分類精度を達成しており、これら2つは類似したが低い率であった。
• 合同的規則とPCR5はほぼ同一の分類性能（89.83%および89.85%）を示したが、PCR5ははるかに高い意思決定の一貫性の欠如率を示した。
• DSmTフレームワークとDΘモデル化により、複数クラスの応答の有効な統合が可能となり、標準DSTでは不可能な要素の結合に関する意思決定が可能になった。
• 凹型写像（例：√x）を用いたPCR6は、凸型写像（例：x²）よりも優れた性能を示し、再配分関数の形状に対する感受性が示された。