核非線形相互部分空間法による物体認識 (<特集>画像の認識・理解論文特集)
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概要
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本論文において我々は,新しい物体認識アルゴリズム,核非線形相互部分空間法を提案する.前田によって提案された相互部分空間法は複数の入力画像を主成分分析することにより,高度な物体認識を実現する優れた手法である.しかしながら,通常の部分空間法と同様,カテゴリーの分布が非線形構造をもつ場合には性能が低下するという問題がある.この問題を解決するために我々は強力な非線形主成分分析法として知られている核非線形主成分分析を相互部分空間法に適用し,新しい物体認識アルゴリズム,核非線形相互部分空間法を理論的に導出した.提案手法を顔画像による個人識別問題に適用したところ,最高精度では従来法と大きな差がつかなかったものの,提案手法を用いた実験では物体運動の自由度と高い認識率を示す部分空間次元数の関係が無矛盾に説明できることがわかった.また,提案手法では認識辞書がよりコンパクトな構造をとり,大規模認識問題に対して有効である可能性を示すことができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-08-01
著者
-
坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
(株)nttデータ
-
坂野 鋭
(株)nttデータ開発本部
-
武川 直樹
(株)nttデータ開発本部:(現)日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
武川 直樹
(株)nttデータオープンシステムセンタ:(現)nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 太一
(株)NTTデータ技術開発本部
-
中村 太一
株式会社nttデータ技術開発本部
-
中村 太一
(株)nttデータ情報科学研究所
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