部分空間法の理論拡張と物体認識への応用(テーマ関連/オーガナイズドセッション(2))

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本稿では部分空間法から相互部分空間法、制約相互部分空間法、さらにはその非線形化に至る一連の理論拡張と、これにより実現される3次元物体認識に対する新しいアプローチについて述べる。一般に物体の見え方パターンは特徴空間において低次元の部分空間に局所的に分布する。ここで見え方パターン分布がその物体の3次元形状を反映していることを考えると、一旦、見え方パターン分布から部分空間が生成できれば、3次元物体認識は部分空間同士の構造的な類似性を測る問題へと変換される。したがって、部分空間の類似性を両者のなす正準角により測る、一連の部分空間法ベースの認識法は3次元物体認識との適合性が極めて高いと言える。さらに、より高い識別性能を実現するためには、2つの物体形状の差異が顕著に現れる画像部分を識別において選択的に用いることが有効である。これは制約相互部分空開法と呼ばれる枠組みにおいて、部分空間の差異を表す一般化差分部分空間を導入し、比較すべき部分空間の一般化差分部分空間への射影に対して正準角を測ることで実現できる。本アプローチの有効性は顔画像認識の実験結果により示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-09-10

部分空間法の理論拡張と物体認識への応用(テーマ関連/オーガナイズドセッション(2))

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