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J-GLOBAL ID:200902237216785225   整理番号:09A0063402

顔面認識のための進化論的特徴選択による予測確度の改善

Improving predictive accuracy by evolving feature selection for face recognition
著者 (2件):
資料名:
巻:号: 24  ページ: 1061-1066 (J-STAGE)  発行年: 2008年 
JST資料番号: U0039A  ISSN: 1349-2543  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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通常の顔面認識システムは特徴抽出とパターン級別からなる。しかしながら照明や顔面画像中の姿勢の変動のため,必ずしもすべての抽出された特徴が級別に貢献するわけではない。本論文では,離散余弦変換(DCT)および遺伝学的アルゴリズム(GA)を特徴取得のフレームワークを創出するために利用する進化論的特徴選別アルゴリズムを提案する。詳細に言うと,顔面画像ははじめにDCTを通して周波数領域に変換され,次に冗長なDCT係数において最適な特徴付けを捜し出すために,一般法則化の性能が探索プロセスを導くGAが使われる。さらに,提案した進化論的特徴選択プロセス上のエントロピベースの拡張について述べる。実験においては二つの顔面データベースを使い,我々の提案の実効性を評価した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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パターン認識 
引用文献 (6件):
  • [1] Z. H. Sun, G. Bebis, and R. Miller, “Object detection using feature subset selection, ”Pattern Recognition, vol. 37, pp. 2165-2176, 2004.
  • [2] M. J. Er, W. L. Chen, and S. Q. Wu, “High-speed face recognition based on discrete cosine transform and rbf neural networks, ”IEEE Trans. Neural Netw., vol. 16, pp. 679-691, March 2005.
  • [3] F. Tan, X. Z. Fu, Y. Q. Zhang, and A. G. Bourgeois, “A genetic algorithm-based method for feature subset selection, ”Soft Computing, vol. 12, pp. 111-120, 2007.
  • [4] H. Liu and L. Yu, “Toward integrating feature selection algorithms for classification and clustering, ”IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 17, pp. 491-502, 2005.
  • [5] C. J. Liu, “Evolutionary pursuit and its application to face recognition, ”IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 22, pp. 570-582, 2000.
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