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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-06-08 15:15 顔認識における2次元経験的モード分解を用いた学習画像の生成 ○藤吉輝明（久留米高専）・Kuntpong Woraratpanya（KMITL）・黒木祥光（久留米高専）  SIS2015-5 |
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| 抄録 | （和） | 経験的モード分解は信号を固有モードと呼ばれる狭帯域の信号に分解する手法である．基底関数を用いずに信号を表現するため，非定常な信号を解析できる．また，2次元経験的モード分解は経験的モード分解を2次元信号に拡張した方法であり，画像信号に適用して照明効果を除去する方法などが提案されている．本研究は，顔認識の学習用顔画像に対して2次元経験的モード分解を施し，同クラスの異なる画像の固有モード関数を合成することで，新たな画像を生成し，認識精度の向上を試みる．認識に用いる錐制約部分空間法は，非負制約を持つ特徴ベクトルは非負領域にのみ存在する性質を利用し，クラスの分布を凸錐で近似する手法である．部分空間法に比べ，各クラスの特徴を狭い範囲で表現でき，認識率も高い．実験では，提案法により生成した画像を学習に用いることで，精度の良い凸錐を形成し，与えられた学習用顔画像のみを利用した場合に比べ，高い認識率を示した．特に，学習に用いる画像の枚数が少ない場合には大きな差が見られた． |
| （英） | The Empirical Mode Decomposition (EMD) divides a signal into narrowband signals called Intrinsic Mode Function (IMF), and the EMD is applied for analysis of an unsteady signal. The Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD), which is an extension of the EMD, is applied for image processing field widely such as illumination removal. This study purposes to generate additional learning images in facial image recognition by compounding IMFs of different images in a class. The Cone-restricted Subspace Method (CSM) is used for the recognition, which assigns a convex cone in the non-negative region for each class, and demonstrates better recognition ratio than the conventional subspace method. Experimental results show that the proposed method improves he recognition ration. | |
| キーワード | （和） | 2次元経験的モード分解 / 錐制約部分空間法 / 顔認識 / / / / / |
| （英） | Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition / Cone-restricted Subspace Method / Facial recognition / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 75, SIS2015-5, pp. 25-28, 2015年6月. | |
| 資料番号 | SIS2015-5 | |
| 発行日 | 2015-06-01 (SIS) | |
| 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 | SIS2015-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2015-06-08 - 2015-06-09 |
| 開催地（和） | アルカスSASEBO（長崎佐世保） |
| 開催地（英） | Arkas SASEBO |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2015-06-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 顔認識における2次元経験的モード分解を用いた学習画像の生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generation of Learning Images Using the Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition in Facial recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 2次元経験的モード分解 / Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition |
| キーワード(2)（和/英） | 錐制約部分空間法 / Cone-restricted Subspace Method |
| キーワード(3)（和/英） | 顔認識 / Facial recognition |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 藤吉 輝明 / Teruaki Fujiyoshi / フジヨシ テルアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 久留米工業高等専門学校 (略称： 久留米高専) National Institute of Technology, Kurume College (略称： NIT, Kurume College) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Kuntpong Woraratpanya / Kuntpong Woraratpanya / |
| 第2著者 所属（和/英） | モンクット王工科大学ラートクラバン校 (略称： KMITL) King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang (略称： KMITL) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒木 祥光 / Yoshimitsu Kuroki / クロキ ヨシミツ |
| 第3著者 所属（和/英） | 久留米工業高等専門学校 (略称： 久留米高専) National Institute of Technology, Kurume College (略称： NIT, Kurume College) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-06-08 15:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2015-5 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.75 |
| ページ範囲 | pp.25-28 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-06-01 (SIS) |
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