連想記憶モデルによる顔の表情認識の研究
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概要
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本論文では、視覚のMRFモデルで形成した顔画像の連想型ホップフィールドネットと反学習との併用による顔画像の表情認識手法について、詳しく調べた。まず、顔の標準パターンを連想型ホップフィールドネットに与えて学習させる。認識方法として、まず顔の未知サンプルの連想性想起パターンと各標準パターンによる連想性想起パターンとの類似度を計算し、最大類似度からある範囲に入る類似度を与える標準パターンを候補サンプルとして選ぶ。この候補サンプルにより新たに連想型ホップフィールドネットを構成して学習を行い、これを用いて類似度を求め、判別規則により認識結果を求める。
- 1998-09-17
著者
-
柴田 義孝
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
橋本 浩二
岩手県立大学ソフトウェア情報学部
-
中野 康明
九州産業大学情報科学部
-
中野 康明
信州大学工学部情報工学科
-
中野 康明
信州大学工学部
-
橋本 浩二
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部
-
柴田 義孝
岩手県立大学
-
戴 =
岩手県立大学ソフトウェア情報学部ソフトウェア情報学科
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