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J-GLOBAL ID：201702240327620249   整理番号：17A0058122

人工閉塞を持った訓練データを用いた顔認識【Powered by NICT】

Face recognition using training data with artificial occlusions

著者 (4件)： Liu Hao (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, P.R. China) ,  Duan Huiping (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, P.R. China) ,  Cui Hongyu (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, P.R. China) ,  Yin Yunjie (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 犯罪同定のための顔認識では,訓練データは常にクリーンがプローブデータは,サングラス,スカーフまたは他の顔面付属品により隠蔽されている。プローブデータの閉塞は認識性能を劣化させる。訓練データに人工閉塞を導入しこの状況に有用であることを見出した。インクリメンタル訓練データを粗および密なハイブリッド表現フレームワーク(SDR)によるクラス特異的辞書,非クラス特異的辞書とスパース雑音や腐敗に分解した。人工的に導入した閉塞は,SDR中分類のための識別面の構築に重要な役割を果たしている。実験結果は,提案した方法がベンチマーク顔データベースで高い認識精度を提供できることを示した。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： 透視図法 ,  雑音 ,  犯罪 ,  ベンチマーク ,  *閉塞 ,  データベース
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *顔認識 ,  *訓練データ , 【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 (4件)： 人工 ,  閉塞 ,  訓練データ ,  顔認識