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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-02-22 09:30 状態継続長制御に基づいた拡張分離型格子HMMによる変動に頑健な画像認識 ○牧野貴也・高木信二・橋本 佳・南角吉彦・徳田恵一（名工大）  PRMU2012-164 |
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| 抄録 | （和） | 画像認識では，画像中の認識対象が位置や大きさ，回転，変形などの様々な変動を含むため，高い認識精度を保つためには画像の正規化処理が必要となる．このような正規化処理を含む統計的モデルとして，分離型格子HMMやその拡張モデルがいくつか提案されている．これらのモデルでは，モデルの構造によって許容する画像変動が異なるが，変動が制限され過ぎていたり，逆に変動に対する自由度が高すぎるため，認識率が低下するという問題があった. 本稿では，HMMの状態遷移に継続長制御を導入することにより，適切に画像変動を表現可能なモデルを提案する. また，顔画像認識実験を行い提案法の有効性を示す． |
| （英） | In this paper, an extension of separable lattice HMMs is described that (SL-HMM) introduces state duration control for dealing with images with various variations. SL-HMM are generative models that have size and location invariances based on state transition of HMMs. An extended model that has the structure of hidden semi Markov models (HSMMs) in which the state duration probability is explicitly modeled by parametric distributions is also proposed. However, in this model, each state duration in a Markov chain is independent. It is supposed that each state duration should have a correlation. Therefore, this paper proposes a novel model that solves this problem by introducing variables representing the correlation among the state durations. Face recognition experiments show that the proposed model improved the recognition performance for images with size, locational and rotational variations. | |
| キーワード | （和） | 画像認識 / 隠れマルコフモデル / 分離型格子HMM / 隠れセミマルコフモデル / 継続長制御 / 変分EMアルゴリズム / / |
| （英） | image recognition / Hidden Markov models / separable lattice 2-d HMMs / state duration control / variational EM algorithm / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-164, pp. 149-154, 2013年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-164 | |
| 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 | PRMU2012-164 |
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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） | 状態継続長制御に基づいた拡張分離型格子HMMによる変動に頑健な画像認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extended separable lattice HMMs based on state duration control for recognition of images with variations |
| 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 models |
| キーワード(3)（和/英） | 分離型格子HMM / separable lattice 2-d HMMs |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れセミマルコフモデル / state duration control |
| キーワード(5)（和/英） | 継続長制御 / variational EM algorithm |
| キーワード(6)（和/英） | 変分EMアルゴリズム / |
| 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） | 牧野 貴也 / Takaya Makino / マキノ タカヤ |
| 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） | 高木 信二 / Shinji Takaki / タカキ シンジ |
| 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） | 橋本 佳 / Kei Hashimoto / ハシモト ケイ |
| 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） | 南角 吉彦 / Yoshihiko Nankaku / ナンカク ヨシヒコ |
| 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.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳田 恵一 / Keiichi Tokuda / トクダ ケイイチ |
| 第5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 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-164 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.441 |
| ページ範囲 | pp.149-154 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-02-14 (PRMU) |
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