ランダムな特徴選択とバギングを利用した欠陥分類

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．