Gabor Waveletsの方位選択性とARTネットワークを用いた表情変化の表現(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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本報告では,Gabor Waveletsの方位選択性とART(Adaptive Resonance Theory)ネットワークの追加学習機能を用いて,時系列表情画像から表情変化を表現する手法を提案する.Grossbergらによって提案されたARTは,安定性と可塑性を保ちながら適応的にカテゴリを形成する追加学習型の自己組織化ニューラルネットワークである.本手法では,Gabor Waveletsにおける傾き(方位)の異なる特徴量をARTに与えることにより,表情の動的かつ局所的な位相変化をARTのカテゴリの変化として表現する.基本6表情を対象とした評価実験では,ARTの分類粒度を決定するビジランスしきい値を変更することにより,冗長なカテゴリを抑制しつつ,表情変化をカテゴリの変化として選択的に検出できることを示す.
- 2007-06-07
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県産業技術総合研究センター 高度技術研究所
-
佐藤 和人
秋田県産業技術総合研究センター 高度技術研究所
-
石井 雅樹
秋田県産業技術総合研究センター 高度技術研究所
-
石井 雅樹
秋田県立大学
-
佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
石井 雅樹
秋田県産業技術総合研究センター
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