講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-11-25 13:45
変分ベイズ法を用いた分離型2次元格子HMMに基づく顔画像認識 ○沢田 慶・玉森 聡・橋本 佳・南角吉彦・徳田恵一(名工大) PRMU2011-120 |
抄録 |
(和) |
画像認識において,認識対象の位置や大きさの変動に対応するための手法として分離型2次元格子HMM (SL2D-HMM)に基づく画像認識が提案されている.従来,SL2D-HMMの学習には尤度最大化(ML)基準が用いられてきた.しかし,画像認識では十分な量の学習データを用いることが困難である場合も多く,モデルパラメータを確定的変数として点推定するML基準では過学習を起こす恐れがある.これに対して,ベイズ基準はモデルパラメータを確率変数とし,事前データを事前分布として用いて事後分布を推定する.これにより学習データが少量の場合においても高い汎化能力が得られる.そこで,本稿では変分ベイズ法を用いたSL2D-HMMに基づく顔画像認識を提案し,顔画像認識実験により提案法の有効性を示す. |
(英) |
This paper proposes an image recognition technique based on separable lattice 2-D hidden Markov models (SL2D-HMMs) with the variational Bayesian method. SL2D-HMMs have been proposed to reduce the effect of geometric variations, e.g., size and location. The maximum likelihood criterion had previously been used for training SL2D-HMMs. However, since it is difficult to use sufficient amounts of training data in many image recognition tasks, and it suffered from the over-fitting problem. A higher generalization ability based on model marginalization is expected by applying the Bayesian criterion and useful prior information on model parameters can be utilized as prior distributions. Experiments on face recognition indicated that the proposed method improved image recognition. |
キーワード |
(和) |
顔画像認識 / 隠れマルコフモデル / 分離型2次元格子HMM / ベイズ基準 / 変分ベイズ法 / / / |
(英) |
face recognition / hidden Markov models / separable lattice 2-D HMMs / Bayesian criterion / variational Bayesian method / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 317, PRMU2011-120, pp. 125-130, 2011年11月. |
資料番号 |
PRMU2011-120 |
発行日 |
2011-11-17 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2011-120 |