文献

J-GLOBAL ID：201802250649823560   整理番号：18A0586623

Kronecker積方程式としての顔認識【Powered by NICT】

Face recognition as a kronecker product equation

著者 (4件)： Bousse Martijn (Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium) ,  Vervliet Nico (Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium) ,  Debals Otto (Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium) ,  De Lathauwer Lieven (Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAMSAP  ページ： 1-5  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： 種々のパラメータを発現,姿勢,照明などの顔認識に影響を及ぼす。マトリックスとは対照的に,テンソルは変動の異なるモードに対応自然に用いることができる。多重線形特異値分解(MLSVD)を因子マトリックスと係数テンソルを持つモード間の相互作用と各モードを記述することを可能にする。本論文では,MLSVDモデルを満足するテンソルの各画像はKronecker積方程式(KPE)と呼ばれる構造化線形系として表現できることを示した。新しい画像類似KPEを解くことにより,高性能の個人を識別することを可能にする特徴ベクトルを抽出することができる。さらに,よりロバストな結果は,異なる条件下での同一人物の複数の画像を用いて,結合KPEにより得ることができた。最後に,この方法は,条件の各組合せのための画像の代わりにいくつかのイメージのみを用いた未知の人とデータベースを更新するために用いることができる。拡張Yale顔データベースBのための筆者らの方法を描出し,固有顔と他のテンソルベース技術のような通常の方法よりも優れた性能を達成した。Copyright 2018 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： 相互作用 ,  ロバスト性 ,  多重化 ,  データベース ,  線形性 ,  特異値分解 ,  線形系 ,  *テンソル ,  画像 ,  構造形成
準シソーラス用語： 固有顔 ,  顔データベース ,  特徴ベクトル , 【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 (3件)： 積 ,  方程式 ,  顔認識