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J-GLOBAL ID：201702236074239772   整理番号：17A0145502

部分畳込みニューラルネットワークを用いたオリジナル顔アンチスプーフィングアプローチ【Powered by NICT】

An original face anti-spoofing approach using partial convolutional neural network

著者 (6件)： Li Lei (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Feng Xiaoyi (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Boulkenafet Zinelabidine (Center for Machine Vision Research (CMV), University of Oulu, Finland) ,  Xia Zhaoqiang (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Li Mingming (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Hadid Abdenour (Center for Machine Vision Research (CMV), University of Oulu, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPTA  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い畳込みニューラルネットワークを成功裡に多くのコンピュータビジョンタスクに適用し,有望な結果を達成した。いくつかの研究は,深い学習顔アンチスプーフィングに導入した。しかし,殆どの手法は最終完全結合層実と偽顔を識別した。各畳込みカーネルのアイデア部分フィルタとしてみなすことができるによりヒントを得て,ここでは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)からの深い部分特徴を抽出実際と偽の面を区別した。著者らの提案した手法では,CNNは最初に顔なりすましデータセット上で微調整される。ブロック主成分分析(PCA)法を用いて,過剰適合問題を避けることができることを特徴の次元を低減することである。最後に,サポートベクトルマシン(SVM)を実際の実際と偽の顔を識別するために採用した。リプレイ攻撃とCASIA,二つの公開データベース上での評価実験は,提案した方法が最新技術手法と比較して満足のいく結果を得たことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 情報公開 ,  *ニューラルネットワーク ,  データベース ,  学習 ,  主成分分析 ,  フィルタ ,  サポートベクトルマシン ,  *畳込み
準シソーラス用語： 評価実験 ,  微調整 ,  成り済し , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 畳込みニューラルネットワーク