視線位置分布を用いた重み付きランダムフォレストによる性別認識

山口 紗也加  西山 正志  岩井 儀雄  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J102-D   No.8   pp.495-505
発行日: 2019/08/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2018IUP0001
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
性別認識,  ランダムフォレスト,  重み付け,  視線位置分布,  

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あらまし: 
本論文では,人物画像の性別を精度よく識別するために,視線位置分布を組み込んだ重み付きランダムフォレストの学習手法について述べる.訓練サンプルにおいて,人物領域の周囲に存在する背景に偏りが含まれる場合,その背景自体を特徴として誤学習し,性別認識の精度が大きく低下する問題がある.提案手法では,人間が人物画像の性別を判別する際の視線位置分布をランダムフォレストの学習アルゴリズムへ重みとして組み込む.これにより,人間が性別を判別するときに見ている領域から,性別を正しく見分けるための特徴をランダムフォレストの各決定木から抽出できる.視線位置分布を用いた重み付けランダムフォレストの有効性を検証するために,特徴選択を重み付ける考え方,特徴量を重み付ける考え方,及び,情報利得を重み付ける考え方を比較した.公開データセットを用いた実験により,情報利得を視線位置分布で重み付けるランダムフォレストにより,性別認識の精度が大きく改善されることを確認した.