部分空間法の理論拡張と物体認識への応用(<特集>CVにおけるパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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本論文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の分布は特徴空間において局所的に分布するため, 特徴空間内の低次元の部分空間で表現できる.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, いったん, 見え方パターン分布から部分空間を生成できれば, 3次元物体認識は部分空間どうし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, 2つの部分空間のなす正準角に基づいて識別す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きわめて高いといえる.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現れる画像特徴を認識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間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
- 2005-10-15
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
-
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
-
山口 修
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
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