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J-GLOBAL ID：201702216521814010   整理番号：17A1398404

計量学習を用いた重み付きスパース表現を介した顔認識【Powered by NICT】

Face recognition via weighted sparse representation using metric learning

著者 (4件)： Lu Zongqing (Visual Information Processing Laboratory, Shenzhen Key Lab. of Information Sci&Tech, Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Xu Bokun (Visual Information Processing Laboratory, Shenzhen Key Lab. of Information Sci&Tech, Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Liu Nan (Visual Information Processing Laboratory, Shenzhen Key Lab. of Information Sci&Tech, Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Liao Qingmin (Visual Information Processing Laboratory, Shenzhen Key Lab. of Information Sci&Tech, Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 391-396  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース表現に基づく分類(SRC)と協調的表現に基づく分類(CRC)を利用した顔認識方法が最近固有の簡単さと効率のために多くの注目を集めている。本論文では,局所制約としてSRCおよびCRC,適用されているMahalanobis距離計量を学習する,大マージン最近傍(LMNN)を導入した。,局所LMNN重み付きスパース表現に基づく分類(LMNN WSRC)と局所LMNN重み付き協調的表現に基づく分類(LMNN WCRC)を提案した。著者らの方法は,直線性とデータ局所性の両方を利用した。問合せ顔画像に対して,本稿で対象とするのは,コードブックの真に関連画像に焦点を当てることを局所性制約として適切な距離メトリックを利用することである。拡張YaleBデータベースとARデータベース上での実験結果により,提案手法はSRC,重み付きSRC(WSRC)とCRCより効果的であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 顔画像 ,  データベース ,  符号表 ,  *学習 ,  線形性 ,  画像 ,  局所性
準シソーラス用語： ホップ数 ,  Mahalanobis距離 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 計量 ,  学習 ,  スパース表現 ,  顔認識