追加学習型主成分分析の高速化と顔画像認識への応用
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概要
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従来の追加学習型主成分分析 (IPCA) では,訓練データが一つまたは少数ずつ与えられるたびに固有値問題を解く必要がある.一般に固有値計算は計算量が多いため,繰り返し固有値問題を解くことは,特に顔画像などの高次元データから特徴を抽出する際,学習のリアルタイム性を損なうことにつながる.そこで,本研究では,できるだけ認識性能を保ったまま, 固有値問題を解く回数を減らし,IPCA のリアルタイム実行性を高めた改良手法を提案する.逐次的に入力される顔画像データに対して,提案した改良型 CIPCA アルゴリズムがリアルタイムで主成分特徴を学習できることを示す.
- 2012-06-21
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