自己組織化を用いた顔画像からの性別・世代推定(機械学習,一般)

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概要

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顔画像からの世代判別では年齢に伴って顔特徴が連続的に変化するため、各識別カテゴリが特徴空間の中で離散的に分かれず、通常の機械学習における離散カテゴリを前提とした手法は適さない。このため、教師信号をピンポイントで与え、学習データの集まりからトポロジーを獲得する自己組織化(SOM)学習に則った手法が有効と期待される。これまで、SOMにより顔特徴の経年変化に関する連続性を学習し、年齢推定を行うモデルを紹介してきたが、今回の発表では男女間で顔特徴の経年変化に差があることを踏まえ、男女識別を組み合わせ識別性能向上を目指した世代判別モデルを紹介する。本モデルでは、性別毎に一次元SOM鎖によって世代を表現し、SOM鎖間で協調した学習を行う。今回のモデル導入の妥当性を確認するため、シミュレーションで各属性を独立で行った場合と今回のモデルとの性能比較検討を行った。
2008-01-08

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