ICAを用いた顔画像の表現法および顔認識システムへの応用について
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概要
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本報告では、ICAの定性的解析と顔画像表現への応用について述べる。ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)はEEGやスピーチ信号などのBlind Source Separation問題のための新しい解析手法として、最近注目されている。ICAの特徴として、基底の非直交性や空間的局所性が挙げられる。それらの性質についての直観的な理解を促すために、2次元データに対してPCA(主成分分析)とICAで求まる基底をそれぞれ比較し、基底の非直交性および空間的局所性について定性的解析を行った。また、顔画像表現への応用では、先行研究では顔画像をそのまま扱っているのに対し、形状とテクスチャを分離した顔画像に対してICAを適用し、認識実験によりその有効性について調べた。
- 1999-12-17
著者
-
森 健策
名古屋大学情報科学研究科
-
末永 康仁
名古屋大学情報科学研究科
-
赤松 茂
ATR人間情報通信研究所
-
末永 康仁
名古屋大学
-
森 健策
名古屋大学
-
二村 直広
ATR人間情報通信研究所
-
岡田 和典
ATR人間情報通信研究所
-
岡田 和典
University Of Southern California:atr人間情報通信研究所
-
二村 直広
Atr人間情報通信研究所:名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
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