カウンタプロパグーションを用いた個人の肌色空間のモデル化

摘要

本稿では，カウンタプロパゲーションのカテゴリマップをバックプロパゲーションの学習データとして用いることにより，対象シーンや個人の肌色空間に適切な肌色モデルを構築する手法を提案する．本手法の特徴は，カテゴリマップのサイズを変化させることにより，学習データの空間的位相特性を保持しながらデータの圧縮または拡張が行えることである．更に，本手法では，バックプロパゲーションの出力特性として定義する確からしさを用いて，肌色モデルの再構築とネットワークの再学習を行うことにより，個人の肌色モデルを構築することが可能となる．複雑な背景を有する一般的なシーンにおいて，本手法を用いて評価実験を行ったところ，バックプロパゲーションのみを用いる従来手法と比較して良好な抽出結果が得られた．