7M-05
変形部品モデルの高速学習法と顔パーツ検出への応用
○宇敷卓哉,高岸謙斗,加藤 毅(群馬大)
今日では,Deformable Part Model は,顔パーツ検出や,姿勢推定などで,広く使われている.Deformable Part Model は構造的学習と呼ばれる学習法により高精度化されるとの研究があるが,確率的勾配法による学習では,実質的には最適解に到達できず,そのために精度が悪かった.本研究では,損失関数をスムース化することで,高速高精度な最適化法を適用可能にし,精度の向上をはかる.

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