Bayes的Markov Chain Monte Carlo顔画像認識(映像メディア及び一般)
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概要
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本研究では,可変テンプレートマッチングに基づく顔画像認識システムにおいて,特徴点の座標および歪みエネルギー項の重みを確率変数と捉えた上で,Bayes的枠組みにより導出される事後確率分布を用いた,新しい顔画像認識手法を提案する.事後確率分布の計算はMCMC法を用いて実現する.無表情,笑顔および発話の3種類のテストデータに対して認識実験を行った結果,提案手法により,顔認識誤り率が笑顔について37.4%から2.6%に,全体で17.5%から0.9%に減少した.また顔検出の誤差を予測したデータで学習を行うことで,顔検出誤差に対する提案手法の鋭敏性に関する問題の解消を図った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-28
著者
-
松井 淳
NHK放送技術研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
Clipingdale Simon
Nhk 放送技研
-
サイモン クリピングデル
Nhk放送技術研究所
-
鵜澤 史貴
早稲田大学理工学部
-
CLIPINGDALE Simon
NHK放送技術研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
松井 淳
Nhk放送技術研究所(人間・情報):早稲田大学理工学術院
-
クリピングデル サイモン
NHK放送技術研究所人間・情報科学研究部
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