錘に基づくパターン識別方法

摘要

一般にパターン認識では，特徴ベクトルは非負制約となることが多く，そのような性質を持つ分布は原点を頂点とする錘として表現される．そこで，新たなパターン識別方法として錘による制約付きの部分空間法を提案する．本手法では，部分空間法と同様に錘の方向に沿ったスケール倍や加法などの広いパターン変動を許容する一方で，錘の境界面での厳密な識別が可能となる．本論文では特に，凸錘と円錐の2つの手法を提案する．顔及び人検出の実験に提案手法を適用することによりその有効性を確認した．%In pattern recognition, feature vectors are occasionally subjected to non-negative constraints. This characteristic can be expressed by a cone in a feature vector space. In this paper, we propose a cone-restricted subspace method. In addition to that the proposed method admits scaling and addition of vectors as well as ordinary subspace methods, it can also strictly classify the vectors at the boundary of the cone. We propose two methods based on a convex cone and on a circular cone. The experimental results for face and person detection showed the effectiveness of the proposed method.