| 講演名 | 2009-10-23 多様な属性に柔軟に対応できる人物属性認識の準教師付き学習フレームワーク(一般セッション,光と色の解析・表現とその応用) 井尻 善久, 勞 世〓, 村瀬 洋, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 人物属性(メガネ等の装着物,髪型等)認識手法の新たなフレームワークを提案する.属性認識においては,属性が非常に多様であるため,使用時に必要とされる属性を追加変更しなければならないという問題がある.従って少数の(ラベル有)学習データにより短時間で新たな属性に対応する必要がある.提案手法では,事前にラベル無データを用いて実際生じ得る属性の局所的パターンを集約したSpatial Codebookを抽出しておき,新たな属性に対応する際には,少数の(ラベル有)データとCodebookとの類似度を特徴量として各属性の識別器を学習する.この過程はCodebookとの簡単な類似度計算とその結果得られた低次元の特徴量を学習するだけであるので,データ量の多いピクセルレベルから学習を行う従来法に比べ高速に新たな属性への対応ができる.また低次元の特徴量を用いるので,少数のラベル有データによる学習でも高い性能を得ることができる.提案手法の有効性は実験により実証する. |
| 抄録(英) | A novel framework for recognizing facial attributes such as glasses, hairstyles, etc, is presented. Difficulty is that facial attributes are so diverse and thus attributes of interest can be often changed. In the proposed framework, "Spatial Codebook", which consists of small number of representative local patterns, is learned with unlabeled data in offline process. When learning new attributes, similarities between the codebook and small number of labeled training data are used as features. This process is computationally more efficient than the baseline method which uses high dimensional pixel level features, since it is based on simple computation of the similarities and training with low dimensional features of the resulting similarities. Moreover, the low dimensional representation enables high accuracy even with small number of labeled training data. The effectiveness of the proposed framework is shown by experiments. |
| キーワード(和) | 人 / 顔 / 属性 / 認識 / 準教師付き学習 |
| キーワード(英) | human / face / attribute / recognition / semi-supervised |
| 資料番号 | PRMU2009-88 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 2009/10/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多様な属性に柔軟に対応できる人物属性認識の準教師付き学習フレームワーク(一般セッション,光と色の解析・表現とその応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Semi-supervised Framework for Human Attributes Recognition to Deal with A Large Number of Diversity in Attributes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人 / human |
| キーワード(2)（和/英） | 顔 / face |
| キーワード(3)（和/英） | 属性 / attribute |
| キーワード(4)（和/英） | 認識 / recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 準教師付き学習 / semi-supervised |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井尻 善久 / Yoshihisa IJIRI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンター:名古屋大学大学院情報科学研究科 Core Technology Center, Corporate R&D, OMRON Corp.:Graduate School of Information Science, Nagoya Univ. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 勞 世〓 / Shihong LAO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンター Core Technology Center, Corporate R&D, OMRON Corp. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 村瀬 洋 / Hiroshi MURASE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya Univ. |
| 発表年月日 | 2009-10-23 |
| 資料番号 | PRMU2009-88 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 249 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |