SOMクラスタ中心を用いた画像の低次元表現方法(一般セッション(2),ユビキタス情報社会と複合現実感のためのパターン認識・メディア理解)
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概要
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自己組織化マップ(SOM)によるクラスタリングとGSOを用いた,画像の低次元表現方法を提案する.データベース,或いはカメラから得られた顔画像をSOMで学習すると,SOMは入力画像の特徴空間を自動的に近似表現する.特徴空間を近似したSOMでクラスタリングを行い,クラスタの中心に位置する参照ベクトルを得る.このクラスタ中心のベクトルは,顔を分化する特徴を強く持つ.これらのクラスタ中心に直交化を施すことで得られる基底群によって,画像の低次元表現が可能になる.最後に,Wavelet変換とTemplateMatchingからなる前処理に本手法を適用した,動画像からの顔の検出,認識手法を提案した.
- 2007-01-11
著者
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
須藤 一郎
東京農工大学工学府
-
工藤 健慈
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
湯野 智己
東京農工大学工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
横川 昌俊
東京農工大学 工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
関根 優年
東京農工大学 大学院 工学府
-
関根 優年
東京農工大
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