特定物体認識に有効な特徴量(チュートリアル,アンビエント環境知能)
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概要
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物体認識において,特徴量は画像の中から顔や人などの特定の物体を認識するために重要な要素の1つである.特徴量は学習手法と密接な関係があり,新たな学習手法の提案に伴い,学習手法を有効に活用する新たな特徴量が提案されている,このような学習手法の進化に合わせた特徴量の進化により,物体認識の性能が向上しており,顔検出などの特定物体認識が実用化されている.本稿では,学習手法の進化の側面から特徴量を3つの世代に分類し,各世代の特徴量について、捉え方や算出手法などの特長を述べる.また,複数の検出対象を例に,特徴量による性能を比較し,どのような特徴量が適しているかを比較実験した結果を紹介する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-11-20
著者
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院
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藤吉 弘亘
中部大学
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山下 隆義
中部大学
-
藤吉 弘亘
中部大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
山下 隆義
神戸市立工業高等専門学校 電子工学科
-
山下 隆義
オムロン株式会社技術本部センシング&コントロール研究所
-
山下 隆義
オムロン株式会社
-
山下 隆義
オムロン株式会社emcカンパニー
-
山下 隆義
オムロン(株)
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