カーネル法を用いた形状認識モデルの提案とその回転顔画像検出への適応
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概要
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実世界では物体が網膜上に投影する画像は物体の置かれた環境によって大きく変動する. そのような変動を記述するためにはニューラルネットなどの複雑な非線形モデルが必要である. 本報告では、入力された画像をカーネル関数により特徴空間に非線形写像し、特徴空間での非直交基底により再構成する特定形状の認識モデルを提案した. 提案したモデルは入力空間では記述能力の高い非線形モデルであると同時に、特徴空間においては線形に表現されているため学習が容易である. このモデルを画像からの顔パーツの検出に適用し、顔の傾きによらない検出が可能となった. また検出と同時に入力画像の傾きを推定する能力を備えていることも示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-21
著者
-
池田 仁
富士ゼロックス株式会社
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鹿志村 洋次
富士ゼロックス株式会社
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加藤 典司
富士ゼロックス株式会社
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清水 正昭
富士ゼロックス(株)中央研究所 基礎研究室
-
清水 正明
富士ゼロックス株式会社中央研究所
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清水 正昭
富士ゼロックス(株)中央研究所基礎研究室
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鹿志村 洋次
富士ゼロックス株式会社中央研究所
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加藤 典司
富士ゼロックス(株)研究技術開発本部
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