分離型格子HMMの構造を用いた隠れ条件付確率場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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画像認識では,認識対象の位置,大きさなどの幾何学的な変動に対応する必要がある.これまでに,このような画像の変動に対する正規化が組み込まれた確率モデルとして分離型格子HMMが提案されている.分離型格子HMMでは,横方向,縦方向の2本の状態系列を保持することにより,認識対象の位置や大きさの変動に対応することが可能である.これまで分離型格子HMMの学習には,尤度最大化基準が用いられてきた.しかし,尤度最大化基準では,データ生成過程や分布の設定が不適切であった場合に,必ずしも識別性能を最大化できないという問題があった.このような問題に対し,近年,識別能力を最大化する基準で学習することができるモデルとして,隠れ条件付確率場(Hidden Conditional Random Field; HCRF)が提案されている.本稿では分離型格子HMMの構造を用いたHCRFを提案する.さらに,変分近似を用いた学習アルゴリズムを導出し,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
-
熊木 慶介
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
南角 吉彦
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
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科
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