並列不足決定系加重方程式による多クラス識別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-01-15
• タイトル: 並列不足決定系加重方程式による多クラス識別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Multi-Class Discrimination by Parallel Underdetermined System of Weight Equations
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者名: 井上, 航; 福田, 剛士; 中岸, 久佳; 尺長, 健
• 著者名(英): Wataru, Inoue; Tsuyoshi, Fukuda; Hisayoshi, Chugan; Takeshi, Shakunaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，並列不足決定系加重方程式による多クラス識別の大規模化について述べる．加重方程式による顔認識は，我々が研究を進めてきた顔追跡・認識融合系において中心的な役割を果たす．ここで，登録者数を増加させる一つの方法として，加重方程式を不足決定系で解くことが考えられる．本稿では有限次元の固有空間から相補的な不足決定系加重方程式を効率的に構成し，これらを並列に解くことによって有効な加重を効率よく求める方法を提案し，静止画像データ上での識別実験によりその有効性を検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper discusses a parallel underdetermined approach for large-scale face recognition using the weight equations of projection coefficients when each weight corresponds to each registered face. Although our previous method provides a solution to the same problem using the hierarchical overdetermined system, this paper shows that a parallel underdetermined approach can provide a more efficient method for the problem.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2015-CVIM-195, 号 41, p. 1-6, 発行日 2015-01-15
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会