順逆変換ニューラルネットによる特徴・変数選択とデータ復元

使用正向和反向变换神经网络进行特征/变量选择和数据恢复

• 批准号: 15700204
• 负责人: 高橋 隆史
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Ryukoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700204/
• 关键词: ニューラルネット; パターン認識; 恒等写像学習; 主成分分析; 順逆変換; 例外値検出

本研究は,例外値を含むデータに対して頑健なパターン情報処理の実現を目指して,以下の二つを課題とするものである:(1)入力データの順逆変換すなわち次元圧縮と復元を行う階層型ニューラルネットを用いてデータ変数毎の確からしさを推定し有効な変数を選択する手法を検討すること,(2)その手法を,顔領域検出や個人識別など様々な画像ベースのパターン認識課題に応用すること.以下に平成17年度の研究成果を列挙する.画像の例外部分を補正可能な識別器:サングラスをかけた顔の画像のように対象物の一部が隠れた画像データが入力された場合でも,隠れ領域を自動的に検出して本来の画像を推定する仕組みをもった識別手法について研究した.この識別手法を,顔とそれ以外の画像の識別および個人識別の二種類のパターン認識課題に適用し,いずれにおいても,顔の一部が人工的なノイズやサングラス等で隠されていても識別率を低下させず良好な結果が得られることがわかった.本研究成果については,17年度中に論文一篇を学術雑誌に発表している(Takahashi and Kurita,2005).頑健な恒等写像学習による三次元形状復元:複数の画像の特徴点座標列からカメラの運動との形状を復元する問題は,コンピュータビジョンにおいて基本的かつ重要な問題である.本研究では,上述の研究から導かれた学習アルゴリズムをこの問題に適用し,特徴点の追跡を失敗した場合のようにデータ中に大きな誤差が含まれる状況でも,カメラ運動と物体形状を高精度に復元できることを明らかにした.本研究成果については,17年度中に学会発表を行い,学会論文集に論文一篇が掲載されている(藤木,高橋,栗田,2005).

本研究は,例外値を含むデータに対して頑健なパターン情報処理の実現を目指して,以下の二つを課題とするものである:(1)入力データの順逆変換すなわち次元圧縮と復元を行う階層型ニューラルネットを用いてデータ変数毎の確からしさを推定し有効な変数を選択する手法を検討すること,(2)その手法を,顔領域検出や個人識別など様々な画像ベースのパターン認識課題に応用すること。以下に平成17年度の研究成果を列挙する。画像の例外部分を補正可能な識別器:サングラスをかけた顔の画像のように対象物の一部が隠れた画像データが入力された場合でも,隠れ領域を自動的に検出して本来の画像を推定する仕組みをもった識別手法について研究した。この識別手法を,顔とそれ以外の画像の識別および個人識別の二種類のパターン認識課題に適用し,いずれにおいても,顔の一部が人工的なノイズやサングラス等で隠されていても識別率を低下させず良好な結果が得られることがわかった。本研究成果については,17年度中に論文一篇を学術雑誌に発表している(高桥Kurita, 2005)。頑健な恒等写像学習による三次元形状復元:複数の画像の特徴点座標列からカメラの運動との形状を復元する問題は,コンピュータビジョンにおいて基本的かつ重要な問題である。本研究では,上述の研究から導かれた学習アルゴリズムをこの問題に適用し,特徴点の追跡を失敗した場合のようにデータ中に大きな誤差が含まれる状況でも,カメラ運動と物体形状を高精度に復元できることを明らかにした。本研究成果については,17年度中に学会発表を行い,学会論文集に論文一篇が掲載されている(藤木,高橋,栗田,2005)。

项目成果

A robust classifier combined with an auto-associative network for completing partly occluded images

• DOI: 10.1016/j.neunet.2005.03.011
• 发表时间: 2005-09
• 期刊: Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
• 作者: Takashi Takahashi;Takio Kurita

頑健な恒等写像学習を用いた計量アフィン射影画像列からの運動と形状の復元

使用稳健的恒等映射学习从度量仿射投影图像序列恢复运动和形状

• 发表时间: 2005
• 期刊: 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)論文集
• 作者: 藤木淳;高橋隆史;栗田多喜夫
• 通讯作者: 栗田多喜夫

T.Kurita, M.Pic, T.Takahashi: "Recognition and detection of occluded faces by a neural network classifier with recursive data reconstruction"Proc.of IEEE Conf.on Advanced Video and Signal Based Surveillance. 53-58 (2003)

T.Kurita、M.Pic、T.Takahashi：“通过递归数据重建的神经网络分类器识别和检测被遮挡的人脸”Proc.of IEEE Con​​f.on Advanced Video and Signal Based Surveillance。

M.Kobayashi, T.Takahashi: "A subspace-based face detection method using image-size reduction and magnification"Proc.of International Symposium on Artificial Life and Robotics. Vol.1. 269-270 (2004)

M.Kobayashi、T.Takahashi：“使用图像尺寸缩小和放大的基于子空间的人脸检测方法”国际人工生命和机器人研讨会论文集。

高橋隆史, 栗田多喜夫, 池田幸史: "画像の例外部分を補正する前処理機構をもったニューラルネット識別器"電子情報通信学会和文論文誌D-II. (in press). (2004)

Takashi Takahashi、Takio Kurita、Yukifumi Ikeda：“具有纠正图像异常的预处理机制的 Nural 网络识别装置”，日本电子信息通信协会 D-II（印刷中）。