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このアイテムのアクセス数:
7
件
(
2024-11-06
10:42 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00030740
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00030740
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説明
gradse_65_22R4114
pdf
801 KB
18
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
顔魅力識別のためのℓ_1-SVMを用いた顔画像の特徴量選択
その他のタイトル
Feature Selection of Face Images Using ℓ_1-SVM for Face Attractiveness Discrimination
著者
著者名
岸本, 健秀
著者名
KISHIMOTO, Masahide
言語
jpn
ISSN
24368083
DOI
https://doi.org/10.15002/00030740
出版者
法政大学大学院理工学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻
65
開始ページ
1
終了ページ
6
発行年
2024-03-24
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
Gabor filter
Face images
L1SVM
OpenFace
Feature selection
抄録
Classification methods of facial images utilizing techniques such as Gabor filters and Support Vector Machines (SVMs) have provided insights into the effect of facial features on attractiveness. To further clarify the important facial features related to attractiveness, this study proposes a method for feature selection using ℓ_1-regularized SVM instead of SVM. A numerical experiment demonstrated that sufficient discrimination accuracy for facial attractiveness can be achieved using only a very small number (specifically, 13) of features. Additionally, it was found that the eyes and lips are the most important features, and there is a notable tendency for Gabor filters to be orthogonal to facial regions. These results complement existing findings in cognitive psychology.
資源タイプ
Article
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