マスク行列を用いて抽出した局所特徴を組み合わせた多クラス識別器による画像判別

摘要

本報告では、少数の画像サンプルから汎化能力の高い識別器構成するための方法として、サンプルから得られる共分散行列に制約を加える方法の一つであるMCM (Masking Covariance Matrix)法を提案する。 MCM法では少数から得られる共分散行列に先見的情報を行列の要素積の形式で作用させる。 本報告では、画像の画素間の相関は画素距離に増加とともに減少しやすいという先見情報を用いて、表情識別課題をSVM識別器を用いて検証した。