人間の主観評価を加味した目の形態分類ニューラルネットの検討(<論文小特集>感性と感覚のセンシング)

概要

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類似顔検索システムにおいては, 人間に近い分類尺度を持ったシステムが期待されている.そこで本研究では, 顔の個人性に強い影響を与えている目について着目し, 人間の主観評価を加味した目の形態分類ニューラルネットワークについて検討を行った.最初に, 目の形態についての主観評価実験を行い, 人間が目の形悲分類を行う際に着眼している基準について調べた.その結果, 目の形態分類量は, 「好感度度合」, 「鋭さ度合」, 「迫力度合」の3主成分になることがわかった.また, これら3種の目の形態分類量を教師信号とし, 18種の目の物理的特徴量を入力とする, 目の形態分類ニューラルネットについて検討した.その結果, 形態分類量のようなばらつきのある主観評価量でも学習できることがわかった.さらに, 学習データが多くない場合でも, 絶対的基準に基づく近傍選択を行うk近傍内挿学習法を用いることで, 汎化能力を有する目の形態分類ニューラルネットを構築できることがわかった.
社団法人映像情報メディア学会の論文
1995-08-20