経験的モード分解を用いた見た目年齢推定(機械学習,一般)

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概要

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• 本研究では,経験的モード分解(EMD;Empirical Mode Decomposition)を用いて人物の顔画像から年齢特徴を抽出する手法を提案する.EMDは信号を固有モード関数(IMF;Intrinsic Mode Function)と呼ばれる信号の和に分解する手法である.IMFにHilbert変換を適用した信号はHilbert-Huangスペクトラムと呼ばれ,信号の瞬時振幅,瞬時周波数の解析に有効であり,データを探索的に分析することができる.本研究では,得られたIMF情報を入力として,これらの特徴からニューラルネットワークを用いることで年齢の推定を行なう.また,人間の年齢知覚能力に着目し,見た目年齢の推定を行なう.

• 2008-01-08

著者

• 深井 寛修

  東京農工大学

• 滝本 裕則

  岡山県立大学

• 田中 聡久

  東京農工大学大学院共生科学技術研究院生命工学専攻

• 田中 聡久

  東京農工大学

• 滝本 裕則

  佐世保工業高等学校

• 滝本 裕則

  佐世保工業高等専門学校

• 福見 稔

  徳島大学工学部

• 福見 稔

  徳島大

• 田中 聡久

  東京農工大学大学院工学研究院

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