自己組織化モデルを用いた顔画像認識に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-031

グループ名: 【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集

発行日: 2001/03/21

タイトル(英語): A Study on Face Recognition Method Using Self-Organizing Neural Network

著者名: 望月 大介(名古屋大学),岩崎 正宏(名古屋大学),橋山 智訓(名古屋市立大学),大熊 繁(名古屋大学)

著者名(英語): Daisuke Mochizuki(Nagoya University),Masahiro Iwasaki(Nagoya University),Tomonori Hashiyama(Nagoya City University),Shigeru Okuma(Nagoya University)

キーワード: 顔画像認識|自己組織化|ノードの消去

要約(日本語): 顔画像認識において、顔画像の表情変化や傾きなどの、撮影条件の違いを柔軟に吸収する手法を提案する。本手法では、教師画像を準備せずに適応的な学習を行うため、入力層と競合層からなる2層の自己組織化ニューラルネットワークを用いる。各画像は、競合層で表現する。競合層間では、部分的な結合をHebb則に基づいて生成し、顔画像における対応関係を学習する。この関係に基づき、部分特徴の類似度を用いて識別を行う。また、より柔軟な認識を行うために、競合層において部分特徴間で対応のとれないノードを消去する。シミ

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 378 Kバイト