非線形カーネル制約相互部分空間法に基づく背景変動に頑健な手形状識別

摘要

本稿では，高次局所自己相関特徴と非線形カーネル制約相互部分空間法の組みわせにより，背景の影軌こ対して頑健な手形状の識別手法を提案する．このような手形状識別を実現するには，背景を含む多様な特徴量の中から，手形状のみに依存する特徴量を選択的に抽出する必要がある．この選択的な特徴量抽出を非線形カーネル制約相互部分空間法により実現する．非線形カーネル制約相互部分空間法を適用する際，データ数に依存した計算量が問題になる.そこでデータ数削減による非線形カーネル制約相互部分空間法の高速化についても検討を行う．頭部，手，カメラの相対位置を変化させた状況で，5種類の手形状の識別実験を行い，提案法の有効性を示す．%This paper presents a recognition method of hand shape, which is robust to influence of the background. To realize this robust recognition method, the only discriminating features due to a hand should be selectively extracted from an input image. We have realized such selective extraction of feature by using Kernel Constraint Mutual Subspace Method (KCMSM). The effectiveness of the proposed method will be demonstrated through the evaluation experiments using multiple view images of five kinds of hand in various backgrounds.