다중 클래스에 대한 피춰 추출 방법의 최적화

본 논문에서는 여러 개의 클래스가 정의되어 있을 경우에 피춰(feature)추출을 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 피춰를 하나씩 추출하며 그 과정마다 각 클래스의 가중치를 조정하여 최적의 해를 얻는 방법을 사용한다. 처음에는 각 클래스에 동일한 가중치를 주어 criterion function을 구하고 이로부터 첫 번째 피춰를 얻는다. 이 피춰에 의한 오류와 전체 피춰를 사용하였을 경우의 오류의 차이가 가장 큰 클래스에 더 많은 가중치를 주어 새로운 criterion function을 구하여 두 번째 피춰를 얻는다. 이 과정에서 오류는 Bhattacharyya distance에 의해 예측한다.