| 講演名 | 1999/11/18 核非線型相互部分空間法と顔認識への応用 坂野 鋭, 武川 直樹, |
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| 抄録(和) | 本報告において,我々は新しい物体認識手法,核非線型相互部分空間法を提案する.前田[5]によって提案された相互部分空間法は顔画像認識に極めて強力なアルゴリズムである.しかしながら,データが非線型の分布をしていた場合には性能の低下が避けられないという問題点がある.我々はこの点に着目し,核非線型主成分分析を相互部分空間法に適用することにより非線型な分布に対しても有効な核非線型相互部分空間法を理論的に導出した.提案手法を顔画像認識実験に適用し,提案手法の可能性を議論する. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a novel object recognition method named kernel mutual subspace method (KSM). Mutual subspace method (MSM) proposed by Maeda, et. al. is a powerful method for facial image recognition. However, the recognition accuracy of MSM method degraded when the data distribution is nonlinear. To overcome the shortcoming, we applie kernel principal component analysis to mutual subspace method. We describe the novel object recognition method from the theoretical aspect. Then, We show some preliminary experimental result of facial image recognition. |
| キーワード(和) | 顔認識 / カーネル主成分分析 / 相互部分空間法 |
| キーワード(英) | face recognition / kernel PCA / mutual subspace method |
| 資料番号 | PRMU99-116 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1999/11/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 核非線型相互部分空間法と顔認識への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Kernel Mutual Subspace Method and It's Application to Face Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顔認識 / face recognition |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル主成分分析 / kernel PCA |
| キーワード(3)（和/英） | 相互部分空間法 / mutual subspace method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 坂野 鋭 / Hitoshi Sakano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社NTTデータ NTT Data Corporation |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 武川 直樹 / Naoki Mukawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社NTTデータ NTT Data Corporation |
| 発表年月日 | 1999/11/18 |
| 資料番号 | PRMU99-116 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 448 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |