変分ベイズ法を用いた分離型2次元格子HMMに基づく顔画像認識(一般セッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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画像認識において,認識対象の位置や大きさの変動に対応するための手法として分離型2次元格子HMM (SL2D-HMM)に基づく画像認識が提案されている.従来,SL2D-HMMの学習には尤度最大化(ML)基準が用いられてきた.しかし,画像認識では十分な量の学習データを用いることが困難である場合も多く,モデルパラメータを確定的変数として点推定するML基準では過学習を起こす恐れがある.これに対して,ベイズ基準はモデルパラメータを確率変数とし,事前データを事前分布として用いて事後分布を推定する.これにより学習データが少量の場合においても高い汎化能力が得られる.そこで,本稿では変分ベイズ法を用いたSL2D-HMMに基づく顔画像認識を提案し,顔画像認識実験により提案法の有効性を示す.
- 2011-11-17
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
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
-
橋本 佳
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
橋本 佳
名古屋工業大学
-
沢田 慶
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
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