制約相互部分空間法を用いた環境変動にロバストな顔画像認識 : 照明変動の影響を抑える制約部分空間の学習 (<小特集>パターン認識のための学習 : 基礎と応用)
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概要
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顔画像認識において照明変動に対するロバスト性は不可欠な特性である. 本論文では"制約相互部分空間法"を用いた照明変動にロバストな顔画像認識法を提案する. 制約相互部分空間法は, パターン変形に対する高い吸収能力をもつ相互部分空間法の拡張で, 前処理として"制約部分空間"に射影された入力部分空間と辞書部分空間のなす最小角度を類似度と定義する. ここで制約部分空間を照明変動成分が含まれない部分空間とすれば, 最小角度, つまり類似度は照明変動に影響されないことになる. この要求を満たすために, 異なる人物の顔パターン分布を表す二つの部分空間に対してその差異を表す"差分部分空間"を導入する. これを同じ照明条件で生成した様々な人物の部分空間の組合せに対して求め, 求めた差分部分空間の集合の主成分空間を制約部分空間とする. 照明条件が大きく異なる顔画像を用いた評価実験により提案法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
前田 賢一
(株)東芝研究開発センター
-
鈴木 薫
大阪医科大学附属病院薬剤部
-
山口 修
(株)東芝研究開発センター
-
前田 賢一
株式会社東芝研究開発センター
-
鈴木 薫
ブラザー工業(株)
-
鈴木 薫
(株)東芝那須工場
-
鈴木 薫
シャープ株式会社技術本部エコロジー技術開発センター
-
福井 和広
筑波大学システム情報工学研究科
-
前田 賢一
(株)東芝
-
福井 和広
(株)東芝研究開発センター
-
鈴木 薫
(株)東芝
-
山口 修
(株)東芝
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