PCA-L1による部分空間法の高速化(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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部分空間法は各クラスごとに部分空間を生成し,入力データと各部分空間の類似度により識別する手法である.部分空間を生成する基底はPCA(principal component analysis)により求めるのが一般的であるが,L2ノルムを評価に用いるため外れ値の影響を受けやすい.L1ノルムを評価とするPCA-L1(PCA based on L1-norm maximization)で基底を求めることにより,従来法よりも基底生成時における外れ値に対して頑健になるが,PCA-L1はPCAと比較して計算量が多い.本論文ではPCA-L1で用いられる初期ベクトルをグラムシュミットの直交化法で求めることにより高速化を図る.これにより,PCAを用いた部分空間法よりも,基底生成時における外れ値に対して頑健で,かつ計算量を抑えた顔認識が実現した.
- 2012-06-07
著者
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