照明変化を伴う物体認識へのサポートベクターマシンの適用
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概要
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本報告では, 照明変化を伴う物体認識の問題に対して, パターン認識手法の一つであるサポートベクターマシンを効率的に用いた手法を提案し, その有効性を実験的に検証する.提案手法では, ある物体が任意の照明下でとり得る画像の集合が画像空間において凸錐を形成することを考慮して, 原点を通る超平面を識別面として用いる.異なる照明の下で撮影された顔画像に対する認識実験から, 識別面が原点を通ることを要請しない場合や固有顔と比較して, 提案手法が有効であることを示した.また, サポートベクターマシンは, 学習パターン数に対してはるかに高次元のパターンを認識対象とする場合でも, 理論的に高い凡化能力を持つことが知られている.本報告では, 実画像に対して提案手法を適用する場合にも, この理論的特長が機能し, 過学習を回避していることを確認した.
- 2002-01-11
著者
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