室内環境で撮影された長時間画像から顔認識を行うための教師なし学習法
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概要
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室内環境などを長時間撮影し続けた人物動画像から、顔画像を教師なしで学習する手法を提案する。本手法では様々な見かけの変動を考慮しながらデータをマージする方法により、人がカテゴリ情報を与えることなく長時間の連続データを自律的に組織化し、データを自動的に追加学習できる。予備実験の結果、14人の登場人物のデータに対して85.2%の分類率が得られた。本技術は、ある人物が室内に入った時に、その人物が頻度高く出現する人物かを検出し、出現頻度の低い場合には過去に何時その部屋に入ったかなどを自動的に報告するような支援システムなどに応用できる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-09
著者
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