疎テンプレートコンデンセーション法による見え情報の学習を伴う実時間物体追跡(一般セッション(5),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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松原・尺長[1]は固定テンプレートを用いた実時間物体追跡法として,疎テンプレートコンデンセーション法を提案している.本稿では,この方法をベースとして,追跡時に見え方の変化を逐次学習し,テンプレートを更新する適応型疎テンプレートコンデンセーション法を提案する.ここで,見え方の変化を逐次学習するため,Jepsonら[2]が提案しているWSLモデルを使用する.本稿ではまず,疎テンプレートコンデンセーション法とWSLモデルの概要を述べ,両者の特性分析に基づき,適応型疎テンプレートコンデンセーション法を構成する.また,WSLモデルの学習率と追跡結果の関係を分析し,その結果に基づき,異なる学習率によるWSLモデルの並列学習と疎テンプレートの自動切り替え法を提案する.最後に,顔画像を対象とした追跡実験により提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-10
著者
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