追加学習可能なパターン認識システムの提案と顔画像認識への応用
一种具有附加学习能力的模式识别系统的提出及其在人脸图像识别中的应用
基本信息
- 批准号:16500130
- 负责人:
- 金额:$ 1.98万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2004
- 资助国家:日本
- 起止时间:2004 至 2005
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
追加学習可能なパターン認識システムの開発に必要不可欠な学習アルゴリズムを考案した.成果の概要を以下にまとめる.(1)特徴空間の追加学習として,従来のIncremental Principal Component Analysis (IPCA)の改良を行った.具体的には,特徴空間の次元増加の判定基準として,寄与率による方法を提案し,その更新式を求めた.(2)従来のIPCAは,1つデータが与えられるたびに固有値問題を解く必要があった.これに対し,複数のデータをまとめて1回の更新で新しい固有基底を求める学習アルゴリズム(Chunk IPCA)を提案した.(3)改良IPCAアルゴリズムおよびCIPCAアルゴリズムを顔画像認識に適用し,追加学習が進むにつれて,認識精度が高まることとFalse Positive Rateが小さくなることを確認した.また,CIPCAを導入することによって,学習時間が大幅に短縮されることを確認した.(4)特徴空間の更新に伴い,識別機(ニューラルネット)の更新も同時に行う必要があり,結合荷重の更新だけでなく,入力変数の個数の変動にも追従できなければいけない.この問題に対し,長期記憶を導入したニューラルネットの記憶アイテムを特徴空間に合わせて更新し,それらを訓練データと一緒に学習するアルゴリズムを開発した.(5)従来の独立成分分析(Independent Component Analysis ; ICA)を教師あり学習に拡張する方式を提案し,独立性とクラス分離性を同時に高める学習アルゴリズムを導出した.また,いくつかのベンチマークデータで性能評価を行い,従来のICAやPCAで求めた特徴量に比べて,性能がよいデータもあることを確認した.
Additional learning may be necessary to understand the development of the class, but not to study the class. Summary of results: (1)Additional learning of feature space and improvement of Incremental Principal Component Analysis (IPCA). Specific criteria for determining the dimensional increase of feature space are proposed and updated. (2)The IPCA is not, 1. It is necessary to solve the inherent problem. This is the first time I have ever been to a school. (3)Improved IPCA is applicable to facial portrait recognition, additional learning is required, recognition accuracy is high, False Positive Rate is small, and confirmation is required. CIPCA was introduced, and the learning time was greatly shortened. (4)The update of feature space is accompanied by the update of identification machine (identification machine). The update of identification machine (identification machine) is accompanied by the update of load, and the change of the number of input force. For this problem, the introduction of long-term memory into the memory of the first generation of feature space to update, training and learning of the first generation of memory to open. (5)Independent Component Analysis (ICA) is a method of learning, independence and separation. In addition, the ICA and PCA can be used to evaluate the performance of the system, and the performance of the system can be confirmed.
项目成果
期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
クラス間距離を最大化する教師あり独立成分分析による特徴抽出
使用监督独立成分分析进行特征提取以最大化类间距离
- DOI:
- 发表时间:2004
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:R.Miyahara;H.Hokari;S.SHIMADA;坂口善規
- 通讯作者:坂口善規
A Memory-Based Reinforcement Learning Model Utilizing Macro-Actions
利用宏观动作的基于记忆的强化学习模型
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:TSUMOTO;Kunichika;S.Saito;Makoto Murata
- 通讯作者:Makoto Murata
クラス毎の独立成分を用いたパターン認識方法
为每个类使用独立组件的模式识别方法
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Aoyama;T.;Kamiyama;Y.;Usui;S.;小谷学
- 通讯作者:小谷学
One-pass Incremental Membership Authentication by Face Classification
人脸分类一通增量会员认证
- DOI:
- 发表时间:2004
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:齋藤誠慈;石井博昭;Shaoning Pang
- 通讯作者:Shaoning Pang
A Modified Incremental Principal Component Analysis for On-Line Learning of Feature Space and Classifier
- DOI:10.1007/978-3-540-28633-2_26
- 发表时间:2004-08
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Ozawa;Shaoning Pang;N. Kasabov
- 通讯作者:S. Ozawa;Shaoning Pang;N. Kasabov
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