経験的モード分解を用いた特徴抽出による画像の属性推定(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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本稿では経験的モード分解を用いた顔画像からの年齢,性別情報の推定について述べる.近年,新しい時間-周波数解析法として経験的モード分解が注目されている.この手法は短時間Fourier変換やウェーブレット変換のように時間-周波数のトレードオフを持たないことや,信号を狭帯域信号の総和に分解する過程を経ることが特徴である.しかしながらこの手法の有効性についてはまだ議論が少ない.そこで本稿では実際の実用例として顔画像を例にとり,その有効性について検証を行う.
- 2012-02-23
著者
-
深井 寛修
東京農工大学
-
浜田 望
慶応義塾大学 理工学部
-
浜田 望
慶應義塾大・理工学部
-
浜田 望
慶応義塾大学理工学システムデザイン工学科
-
浜田 望
慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻信号処理研究室
-
浜田 望
慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻
-
深井 寛修
立命館大学
-
満倉 靖恵
慶應義塾大学
-
満倉 靖恵
東京農工大 大学院
-
浜田 望
慶應義塾理工学部システムデザイン工学科
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