| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-16 14:55
逐次モンテカルロ法を用いたBayes的顔画像認識
○松井 淳・Simon Clippingdale・藤井真人・八木伸行（NHK） |
| 抄録 |
（和） |
動画像を対象とした顔画像認識において，表情変化に対する頑健性を改善するため，個々の顔の確率分布をBayes推定により逐次的に学習する手法を提案する．本手法では，可変テンプレートマッチングにおける個々の顔モデルに付随した各種パラメーターを確率変数とみなし，それらの同時確率分布に関する周辺化を逐次モンテカルロ法により実行する．10名の被験者の発話動作にともなう顔の変形の様子を撮影した評価データを用いて実験した結果，パラメーターの同時確率分布をハミルトニアンモンテカルロ法によって一括学習する手法と比較して，顔認識誤り率が11.0％から2.3％に減少した． |
| （英） |
We introduce a sequential learning algorithm for Bayesian probability distributions describing faces in video input images. In this algorithm, we consider certain parameters of a face model in a deformable template matching process as random variables so as to improve robustness against facial expressions. We evaluated the algorithm on a test set of video showing each of 10 persons talking. The results show that the new algorithm reduced the recognition ID error rate from 11.0% to 2.3% on the data, compared to a batch learning algorithm using a Hamiltonian Monte Carlo method. |
| キーワード |
（和） |
顔画像認識 / 可変テンプレートマッチング / Bayes推定 / 逐次モンテカルロ / / / / |
| （英） |
face recognition / deformable template matching / Bayesian inference / sequential Monte Carlo / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 673, PRMU2005-250, pp. 119-124, 2006年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2005-250 |
| 発行日 |
2006-03-09 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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