電子情報通信学会和文論文誌D-II vol.J87-D-II no.5 pp.1162-1169, 2004
例外値や隠れのある画像に対してロバストな識別器を構成するために自己連想メモリを利用する手法を提案する.本手法では,自己連想メモリの想起出力を用いて入力画像データを補正する処理を繰り返し,例外値が識別器への入力データに与える影響を軽減することができる.この手法を顔画像の識別に利用した結果を示し,例外値やサングラスのように部分的な隠れを含む画像に対しても識別率の低下を引き起こさず良好な結果が得られることを報告する.
ニューラルネット,自己連想メモリ,恒等写像学習,顔認識,例外値除去
http://search.ieice.org/jpn/2004/files/j000d205.htm#j87-d2,5,1162