経験的モード分解を用いた特徴抽出による画像の属性推定

摘要

In this paper, we describe a novel age and gender estimation using an empirical mode decomposition. Recently, an empirical mode decomposition that is a time-frequency analysis method are attracting attention. This algorithm do not have time-frequency trade-off such as short-time Fourier transform and wavelet transform, and decompose as summation of narrow band signal. These are merits and features of this algorithm. However, discussions of the effectiveness of this algorithm are still few. Therefore, we verify the effectiveness by actual example that are age and gender estimation using facial images.%本稿では経験的モード分解を用いた顔画像からの年齢，性別情報の推定について述べる．近年，新しい時間一周波数解析法として経験的モード分解が注目されている．この手法は短時間R川rier変換やウェーブレット変換のように時間一周波数のトレードオフを持たないことや，信号を狭帯域信号の総和に分解する過程を経ることが特徴である．しかしながらこの手法の有効性についてはまだ議論が少ない．そこで本稿では実際の実用例として顔画像を例にとり，その有効性について検証を行う．