高次元特徴の選択および特徴生成を利用した顔検出の研究(一般セッション(4))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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人間社会において人間の顔は重要な情報源である.機械が顔を扱うためには最初に画像から顔領域を検出する必要があるが,顔は非剛体であるため,その変化に対応する顔検出法を構築するのは簡単な問題ではない.そこで,本研究では,有用な高次元特徴の選択および特徴生成により,顔と非顔の識別を安定して行う汎化性能の高い顔検出法を構築する.提案手法は,カーネル特徴をKullback-Leibler情報量に基づいて多数生成し,ブースティングと呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いて,顔検出に有用な特徴を選択する.これにより,カーネル特徴を用いた一般的な学習器であるサポートベクターマシーンと同等の性能を持ち,計算量が少ない顔検出器を実現できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
諸岡 健一
九州大学デジタルメディシン・イニシアティブ
-
荒川 純也
東京工業大学大学院理工学研究科
-
荒川 純也
東京工業大学
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
諸岡 健一
東京工業大学像情報工学研究施設
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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