書誌事項
- タイトル別名
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- Defect Classification Using Random Feature Selection and Bagging
- ランダムナ トクチョウ センタク ト バギング オ リヨウシタ ケッカン ブンルイ
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抄録
本稿では，半導体ウエーハ上にある欠陥画像から抽出された特徴量に基づいて，欠陥を種類ごとに高精度に分類するために，特徴のランダム選択とバギングを利用した分類手法を提案する．まず，特徴ベクトルの次元数と要素をランダムに決定した後，バギングによる識別を最小距離法やサポートベクトルマシンなどの様々な識別器で行い，最も識別率の高い特徴と識別器を探索する．欠陥データに対する実験結果から，本手法は線型写像に基づく特徴選択や，Adaboostと比較して高い識別率が達成できることを示す．
収録刊行物
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- 画像電子学会誌
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画像電子学会誌 38 (1), 9-15, 2009
一般社団法人 画像電子学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679588446464
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- NII論文ID
- 130004437762
- 10025521573
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- NII書誌ID
- AN00041650
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- ISSN
- 13480316
- 02859831
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- NDL書誌ID
- 10172665
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
