回転変動を考慮した分離型2次元格子HMMによる顔画像認識(テーマ関連セッション4,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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画像認識においては認識対象の拡大縮小や回転といった幾何学的な変動に対応する必要がある.これまでに画像の横,縦方向の変動に対して頑健な確率モデルとして分離型2次元格子HMMが提案されている.分離型2次元格子HMMは横,縦方向で独立したマルコフ状態遷移を持ち,画像の位置や大きさの変動に対する正規化をモデル構造に含む.しかしながら,このモデル構造においては回転変動に対応することができず,認識精度が低下する問題を抱えていた.そこで本稿では分離型2次元格子HMMのモデル構造を拡張し,回転変動にも対応可能なモデル構造を提案する.また,変分EMアルゴリズムを用いた提案法の学習アルゴリズムを導出し,顔画像認識実験により提案法の有効性を示す.さらに,確定的アニーリングEMアルゴリズムを適用することにより,学習アルゴリズムの改善を図る.
- 2009-03-06
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
南角 吉彦
名古屋工業大学 情報工学専攻
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
玉森 聡
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
玉森 聡
名古屋工業大学情報工学科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科
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