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 |
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 |
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PRMU2012-165 |