ハミルトニアンモンテカルロ法によるBayes的顔画像認識
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概要
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We developed a new algorithm for face recognition using a Bayesian framework. In our algorithm, posterior distributions are computed using a Hamiltonian Monte Carlo method. The face features we used were those used in our previous work based on the elastic graph matching method. While our previous method attempted to optimize facial feature point positions to maximize a similarity function between each model and face region in the input sequence, our new approach evaluates posterior distributions of models conditioned on the input sequence. Experimental results show that our new algorithm out-performs the Eigenface method in terms of both identification errors and processing costs. Our new algorithm eliminates almost all identification errors on sequences showing individuals smiling, although such data was not used in training.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
松井 淳
NHK放送技術研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
クリピングデル サイモン
Nhk放送技術研究所
-
Clipingdale Simon
Nhk 放送技研
-
サイモン クリピングデル
Nhk放送技術研究所
-
鵜澤 史貴
NHK岡山放送局
-
CLIPINGDALE Simon
NHK放送技術研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
松井 淳
Nhk放送技術研究所(人間・情報):早稲田大学理工学術院
-
クリピングデル サイモン
NHK放送技術研究所人間・情報科学研究部
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