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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-02-22 10:00 変分ベイズ法を用いた可変固有画像モデルに基づく画像認識 ○沢田 慶・橋本 佳・南角吉彦・徳田恵一（名工大）  PRMU2012-165 |
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| 抄録 | （和） | 画像認識において，認識対象の位置や大きさなどの幾何学的変動に対応可能な分離型格子HMMに固有画像のような主成分分析の構造を組み込んだ可変固有画像モデル(HMEM)が提案されている．従来，HMEM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，このような場合に，ML基準によりHMEMのような複雑なモデル構造を学習すると過学習を起こす恐れがある．これに対して，ベイズ基準は，事前情報を事前分布として用いて事後分布を推定することにより過学習の緩和が期待できる．そこで，本稿ではベイズ基準の近似手法である変分ベイズ法を用いたHMEMに基づく画像認識を提案し，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 Hidden Markov Eigen-image Models (HMEMs) using the variational Bayesian method. HMEMs have been proposed as a model including good properties: a linear feature extraction based on statistical analysis and size and location invariant image recognition. The maximum likelihood criterion has previously been used for training HMEMs. However, since it is difficult to use sufficient training data in many image recognition tasks, complex models such as the HMEMs suffer from the over-fitting problem. This study aims to accurately estimate the HMEMs using the Bayesian criterion which can perform high generalization ability by using prior information and marginalization of model parameters. The proposed method improved the recognition performance on face recognition experiments. | |
| キーワード | （和） | 画像認識 / 隠れマルコフモデル / 固有画像 / 確率的主成分分析 / 因子分析 / 変分ベイズ法 / / |
| （英） | image recognition / hidden Markov model / eigen-image / probabilistic principal component analysis / factor analysis / variational Bayesian method / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-165, pp. 155-160, 2013年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-165 | |
| 発行日 | 2013-02-14 (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 | PRMU2012-165 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2013-02-21 - 2013-02-22 |
| 開催地（和） | 大阪府立大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 大規模データベースとパターン認識 |
| 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 | 2013-02-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 変分ベイズ法を用いた可変固有画像モデルに基づく画像認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image recognition based on hidden Markov eigen-image models with the variational Bayesian method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 隠れマルコフモデル / hidden Markov model |
| キーワード(3)（和/英） | 固有画像 / eigen-image |
| キーワード(4)（和/英） | 確率的主成分分析 / probabilistic principal component analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 因子分析 / factor analysis |
| キーワード(6)（和/英） | 変分ベイズ法 / variational Bayesian method |
| 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） | 沢田 慶 / Kei Sawada / サワダ ケイ |
| 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： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 佳 / Kei Hashimoto / ハシモト ケイ |
| 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： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 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： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 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： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-02-22 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-165 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.441 |
| ページ範囲 | pp.155-160 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-02-14 (PRMU) |
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