画像認識における生成型学習(オーガナイズドセッション(2))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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画像認識は,入力パターンの多様な変動や変形を吸収し,モデルあるいは標準パターンと照合することにより実現できる.変動や変形を吸収するための代表的な手法としては,入力パターンに対する前処理がある.一方,変動や変形に対処するためのもう一つの手法として,標準パターンを様々に変動や変形させた後に,入力パターンと照合する手法も考えられる.この処理は認識の学習段階に行うことが可能であり,生成型の学習と言っても良い.またこの手法は特に学習サンプル数が少ない場合に有効である.本報告では,著者自身がこれまで行ってきた画像認識の研究例を用いて,生成型学習の観点で整理してみた.同様な考え方は,古くからパターン認識の分野で,暗黙にあるいは明示的に活用されているものと考えられるが,ここでは著者の研究例の紹介に留まることをお許しいただきたい.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-09-04
著者
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