SOMクラスタ中心を用いた画像の低次元表現方法

摘要

自己組織化マップ(SOM)によるクラスタリングとGSOを用いた，画像の低次元表現方法を提案する．データベース，或いはカメラから得られた顔画像をSOMで学習すると，SOMは入力画像の特徴空間を自動的に近似表現する．特徴空間を近似したSOMでクラスタリングを行い，クラスタの中心に位置する参照ベクトルを得る．このクラスタ中心のベクトルは，顔を分化する特徴を強く持つ．これらのクラスタ中心に直交化を施すことで得られる基底群によって，画像の低次元表現が可能になる．最後に，Wavelet変換とTemplateMatchingからなる前処理に本手法を適用した，動画像からの顔の検出，認識手法を提案した．