木構造型SOMによる特徴学習機能を有する画像認識システム(一般セッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
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概要
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本研究では,木構造型SOMを用いた画像認識システムを提案する.提案システムは,木構造型SOMを用いた画像の特徴学習部と,木構造型テンプレートを用いた画像認識部に分かれる.特徴学習部では,Wavelet変換とSOMによるクラスタリングとGSOを用いて,画像の基底べクトルを階層的に学習する.画像認識部では,特徴学習で得られた基底べクトルを用いて木構造型のテンプレートを作成し,このテンプレートを用いてCoarse to Fineテンプレートマッチングを行う.本研究では,提案した画像認識システムを顔画像認識に用いた実験を行った.この実験結果をもとに提案システムの有用性について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-02
著者
-
田向 権
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
齋藤 秀太
東京農工大学工学府
-
有泉 政博
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
関根 優年
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
有泉 政博
東京農工大学大学院 工学研究院 先端電気電子部門
-
田向 権
東京農工大学 工学府
-
関根 優年
東京農工大学工学府
-
関根 優年
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
田向 権
東京農工大学 大学院 工学府
-
関根 優年
東京農工大学 大学院 工学府
-
関根 優年
東京農工大
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