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J-GLOBAL ID：200902282841359310   整理番号：09A0392327

状態継続長を考慮した分離型2次元格子HMMによる顔画像認識

Face recognition based on separable lattice 2-D HMM with state duration modeling

著者 (4件)： 高橋良彰 (名古屋工大) ,  玉森聡 (名古屋工大) ,  南角吉彦 (名古屋工大) ,  徳田恵一 (名古屋工大)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2009  号： 29(CVIM-166)  ページ： 153-158  発行年： 2009年03月06日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,状態継続長を考慮した分離型2次元格子HMMを提案する。分離型2次元格子HMMは,顔の位置や大きさの正規化が確率モデルの構造として組み込まれたモデルであり,画像の変動を状態遷移によって表現している。しかし,HMMのモデル構造では,状態継続確率が状態遷移確率のみに依存しており,継続長の増加に伴い指数的に減衰するため,変動を表現する精度が不十分である。そこで,状態継続長を明示的にモデル構造に含むモデルとして隠れセミマルコフモデル(Hidden semi Markov model;HSMM)が提案されている。提案法では,HSMMのモデル構造を分離型2次元格子HMMに組み込むことで,より正確に画像の変動を表現できるモデルの構築を行う。また,変分EMアルゴリズムを用いた提案法の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。(著者抄録)

シソーラス用語： *顔画像 ,  *画像認識 ,  *隠れMarkovモデル ,  顔 ,  変動 ,  格子 ,  最適化手法 ,  システム評価 ,  評価試験
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  *HMM ,  変分EMアルゴリズム

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 継続 ,  2次元 ,  格子 ,  HMM ,  顔画像認識