高次局所自己相関特徴に基づくニューラルネットワークによる顔識別
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概要
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本報告では, 誤差逆伝播法の学習アルゴリズムに基づくニューラルネットワークによって複雑な背景を持つカラー画像からの顔領域の識別法を提案している.顔領域の識別には肌色モデルの類似度マップの利用と高次局所自己相関に基づく形状特徴を利用する.25個の形状特徴量をニューラルネットワークへの入力ベクトルとして利用する.異なるクラスに属するデータの分布が重なり合う事象に対しては, 誤差逆伝播法の学習アルゴリズムに基づくニューラルネットワークが適当であることが知られている.顔識別に適用するニューラルネットワークに関して, 1)重みとバイアスの初期値, 2)出力とターゲットとの二乗和誤差, 3)中間層の層数とニューロン数の3つの観点から考察する.最後に, 本手法を実カラー画像に適用して顔識別が十分可能であることを確認する.
- 2001-11-08
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