多重制約相互部分空間法を用いた顔画像認識(パターン認識基礎, <特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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様々なパターン変動が生じる環境でも顔画像による個人認証を精度良く行うために制約相互部分空間法が提案されている. 制約相互部分空間法では, 識別に有効な特徴抽出を行うために制約部分空間と呼ばれる特徴空間へ射影を行う. 高い識別性能を得るためには制約部分空間をいかに学習するかが重要であり, 人物の違いや照明条件の違いによる変動を表す大量のパターンが必要となる. しかし, 大量のパターンを収集することは実用上困難である. この問題に対応するために, 学習パターンが少数でも高い識別性能を得ることができるアンサンブル学習に着目する. 本論文では, 制約部分空間の生成に対してアンサンブル学習を適用し, 複数の制約部分空間を用いることで特徴抽出を多重化した手法を提案する. この手法を多重制約相互部分空間法と名づけ, 従来の認識手法と比べて識別性能が向上することを実験により確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
福井 和広
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
西山 正志
(株)東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝研究開発センター
-
山口 修
(株)東芝研究開発センターマルチメディアラボラトリー
-
西山 正志
株式会社東芝研究開発センター
-
福井 和広
筑波大学システム情報工学研究科
-
福井 和広
(株)東芝研究開発センター:(現)筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
福井 和広
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
福井 和広
(株)東芝研究開発センター
-
福井 和広
筑波大学大学院システム情報研究科
-
山口 修
(株)東芝
-
福井 和広
筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域
-
西山 正志
(株)東芝 研究開発センター
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