連続カテゴリ学習を用いた顔画像年齢属性推定(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)

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概要

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顔画像による個人識別と異なり、年齢などでは、顔特徴に一定の連続性がみられる傾向がある。このため、教師信号を与えず、データの集まりからトポロジーを獲得する自己組織化による学習が有効であることが期待される。いっぽうで、近年、個人情報の扱いが厳しくなり、年齢などの個人属性を付加した顔画像データを得るのが困難になってきたこともあり、年齢や性別などの個人属性を判別するアルゴリズムを開発する際、付加情報の無い顔画像からも効率的に学習がおこなえるアルゴリズムが必要とされている。本研究では、年代の属性情報を含まない顔画像特徴による自己組織化に加え、連続的なカテゴリ識別に適したフィルタ学習を併用することで、効果的に年代判別を行うことのできる学習アルゴリズムを提案し、シミュレーションによる検討を行なう。
社団法人電子情報通信学会の論文
2007-01-19

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