階層化された特徴の自己組織化マップによる実現法
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概要
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本稿では,Wavelet変換と自己組織化マップ(SOM)によるクラスタリングと,グラムシュミットの正規直交化法を用い,画像の特徴を表現するための基底べクトルを階層的に学習する木構造型SOMを提案する.基底べクトルの作成に伴い,特徴領域を段階的に探索し,各解像度レべル毎に存在する局所的な特徴と大域的な特徴の抽出を行い,顔画像に対する実験においては目や口といった部位付近を抽出することができた.また,木構造型に構築された画像の特徴から,テンプレート画像を生成し,テンプレートマッチングによる顔画像認識実験を行ない,木構造型の特徴部分空間の基底べクトルの有用性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-12
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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