多様な属性に柔軟に対応できる人物属性認識の準教師付き学習フレームワーク(一般セッション,光と色の解析・表現とその応用)
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概要
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人物属性(メガネ等の装着物,髪型等)認識手法の新たなフレームワークを提案する.属性認識においては,属性が非常に多様であるため,使用時に必要とされる属性を追加変更しなければならないという問題がある.従って少数の(ラベル有)学習データにより短時間で新たな属性に対応する必要がある.提案手法では,事前にラベル無データを用いて実際生じ得る属性の局所的パターンを集約したSpatial Codebookを抽出しておき,新たな属性に対応する際には,少数の(ラベル有)データとCodebookとの類似度を特徴量として各属性の識別器を学習する.この過程はCodebookとの簡単な類似度計算とその結果得られた低次元の特徴量を学習するだけであるので,データ量の多いピクセルレベルから学習を行う従来法に比べ高速に新たな属性への対応ができる.また低次元の特徴量を用いるので,少数のラベル有データによる学習でも高い性能を得ることができる.提案手法の有効性は実験により実証する.
- 2009-10-15
著者
-
村瀬 洋
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
村瀬 洋
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
井尻 善久
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンタ
-
勞 世〓
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンタ
-
勞 世〓
オムロン株式会社センシング&コントロール研究所
-
井尻 善久
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンタ:名古屋大学大学院情報科学研究科
-
井尻 善久
オムロン株式会社
-
井尻 善久
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンター
-
村瀬 洋
名古屋大学
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