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アイテム
構造化MCMC法に基づいた顔部品検出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52491
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/52491ca16c70c-3d61-4f5c-b507-0eb54eb89148
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM04144014.pdf (5.9 MB)
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Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2004-05-06 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 構造化MCMC法に基づいた顔部品検出 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Facial parts detection based on Structuralized MCMC | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Wakayama University | ||||||||
| 著者名 |
松元, 郁佑
× 松元, 郁佑
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| 著者名(英) |
Yusuke, Matsumoto
× Yusuke, Matsumoto
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では，マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo MCMC)の枠組にパラメータ間の相互依存関係を考慮した，構造化MCMC法を提案する．提案手法では，対象を構成する部品(顔部品や多関節物体の体節など)毎にパラメータを分割し，部品間の構造を他の部品の分布に対する条件付確率として定義する．この条件付き確率をマルコフ推移核としてMCMC法を適用する．他の部品で推定された分布に基づいて各部品の推定を行うことで，部品毎に分布の推定を行いつつ，全体としては部品間の構造を考慮した推定が可能となる．提案手法を顔部品検出問題に適用し，実験によりその有効性を確認した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we propose a new method called structuralized MCMC, which is an extension of the framework of Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Our method estimates parameters of the objects that consist of some parts whick have structural relationship among themselves. Parameters of objects are divided for each part, and the structure among parts is represented as a conditional probability on distributions of other parts. The MCMC is applied by using the conditional probability as a kernel of Markov-chain. Each part is estimated by using the estimated distribution of other parts. Our method can estimate the distribution of each part while considering the structure among parts. This Structuralized MCMC is applied to a facial parts detection problem. The extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会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 2004, 号 40(2004-CVIM-144), p. 101-108, 発行日 2004-05-06 |
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| 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 | |||||||
