マスク行列を用いて抽出した局所特徴を組み合わせた多クラス識別器による画像判別(一般セッション6(パターン認識基礎),文字・文書の認識・理解)
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概要
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本報告では、少数の画像サンプルから汎化能力の高い識別器構成するための方法として、サンプルから得られる共分散行列に制約を加える方法の一つであるMCM(Masking Covariance Matrix)法を提案する。MCM法では少数から得られる共分散行列に先見的情報を行列の要素積の形式で作用させる。本報告では、画像の画素間の相関は画素距離に増加とともに減少しやすいという先見情報を用いて、表情識別課題をSVM識別器を用いて検証した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-09
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
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栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
谷川 昌司
産業技術総合研究所
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