ニューラルネットワークによる演繹 : 顔画像変形への適用
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概要
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ニューラルネットワーク(以下、N.N.)に演繹機能を付加し、顔画像の表情付けに適用した。N.N.は表情の学習時に、例題の集合から、パターンの属性(笑い、怒り、ウィンク等)に関する知識を獲得すると考えられる。この学習したN.N.に付加した演繹機能を用いて、与えた初期パターン(例えば、怒った顔)を徐々に変形させ、学習したパターン(例えば、笑った顔)と同一の属性を持ったパターンを生成させることができる。つまり、N.N.の演繹推論の過程が顔画像の表情変形の過程に相当することになる。ここではその変形法を導出し実験結果を報告するとともに、同一のアルゴリズムで積集合パターン(例えば、笑いかつウィンクした顔)の推論もできることも示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
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大照 完
早稲田大学理工学部応用物理学科
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橋本 周司
早稲田大学理工学術院 先進理工学研究科
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相澤 雅彦
三菱電機(株) 情報システム研究所
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相澤 雅彦
早稲田大学 理工学部
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相沢 雅彦
早稲田大学理工学部
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大照 完
早稲田大学埋工準部応用物理学科
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橋本 周司
早稲田大学
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