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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-03-14 09:30 状態継続長を考慮した分離型2次元格子HMMによる顏画像認識 ○高橋良彰・玉森 聡・南角吉彦・徳田恵一（名工大）  PRMU2008-262 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，状態継続長を考慮した分離型2次元格子HMMを提案する．分離型2次元格子HMMは，顔の位置や大きさの正規化が確率モデルの構造として組み込まれたモデルであり，画像の変動を状態遷移によって表現している．しかし，HMMのモデル構造では，状態継続確率が状態遷移確率のみに依存しており，継続長の増加に伴い指数的に減衰するため，変動を表現する精度が不十分である．そこで，状態継続長を明示的にモデル構造に含むモデルとして隠れセミマルコフモデル(Hidden semi Markov model; HSMM)が提案されている．提案法では，HSMMのモデル構造を分離型2次元格子HMMに組み込むことで，より正確に画像の変動を表現できるモデルの構築を行う．また，変分EMアルゴリズムを用いた提案法の学習アルゴリズムを導出し，顔画像認識実験により提案法の有効性を示す． |
| （英） | This paper proposes separable lattice 2-D HMMs with state duration modeling. Separable lattice 2-D HMMs(SL-HMMs) are probabilistic models with invariances to size and location which are represented by state transitions of HMMs. However, the state duration probability of HMMs exponentally decreases with increase of duration because it depends only on transition probability in the HMMs, therefore SL-HMMs cannot represent image variations accurately. To overcome this problem, hidden semi Markov models(HSMMs) have been proposed as a model in which the state duration probability is explicitly modeled by parametric distributions, e.g., Gaussian distributions. In this paper, we propose separable lattice 2-D HMMs with state duration modeling for representing the variations of images accurately. We also derive a training algorithm for the proposed model based on the variational EM algorithm and evaluate the effectiveness of the proposed model in face recognition experiments. |
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| キーワード | （和） | 隠れマルコフモデル / 分離型2次元格子HMM / 状態継続長 / 隠れセミマルコフモデル / / / / |
| （英） | Hidden Markov model / Separable lattice 2-D HMM / State duration / Hidden semi Markov model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 484, PRMU2008-262, pp. 153-158, 2009年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2008-262 | |
| 発行日 | 2009-03-06 (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 | PRMU2008-262 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2009-03-13 - 2009-03-14 |
| 開催地（和） | 東北工業大 |
| 開催地（英） | Tohoku Institute of Technology |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2009-03-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 状態継続長を考慮した分離型2次元格子HMMによる顏画像認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Face recognition based on separable lattice 2-D HMM with state duration modeling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov model |
| キーワード(2)（和/英） | 分離型2次元格子HMM / Separable lattice 2-D HMM |
| キーワード(3)（和/英） | 状態継続長 / State duration |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れセミマルコフモデル / Hidden semi Markov model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 良彰 / Yoshiaki Takahashi / タカハシ ヨシアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 玉森 聡 / Akira Tamamori / タマモリ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南角 吉彦 / Yoshihiko Nankaku / ナンカク ヨシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳田 恵一 / Keiichi Tokuda / トクダ ケイイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of technology (略称： NIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-03-14 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2008-262 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.484 |
| ページ範囲 | pp.153-158 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-03-06 (PRMU) |
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