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J-GLOBAL ID：201702212288676072   整理番号：17A0020837

制約無し顔検出のための深い学習フレームワークに向けて【Powered by NICT】

Towards a deep learning framework for unconstrained face detection

著者 (6件)： Zheng Yutong (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Zhu Chenchen (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Luu Khoa (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Bhagavatula Chandrasekhar (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Le T. Hoang Ngan (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Savvides Marios (CyLab Biometrics Center and the Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BTAS  ページ： 1-8  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： ロバストな顔検出は顔表情解析,顔ランドマーキング,顔認識,姿勢推定,3D顔モデルの構築などを支援するための最も重要な前処理ステップの一つである。このトピックは何十年も研究されてきたが,実世界シナリオにおける顔画像の多数の変異体のために未だ挑戦的である。本論文では,種々の困難な条件下で収集した画像,例えば大きなオクルージョン,極端に低い分解能,顔表情,照明変化などから人間の顔領域を確実に検出多重スケール高速領域ベース畳込みニューラルネットワーク(MS FRCNN)と呼ばれる新しいアプローチを提案した。提案した方法は二つの挑戦的な顔検出データベース,すなわちより広い顔データベースと顔検出データセットとベンチマーク(FDDB)上のベンチマークと,最近の他の顔検出法,例えばに対して比較した。二段階CNN,マルチスケールカスケードCNN,Faceness,骨材シャネル特徴,HeadHunter,マルチビュー顔検出,カスケードCNNなどである。実験結果は筆者らの提案アプローチは一貫して他の最近の顔検出法に対する最先端技術の性能を有する高度に比肩可能な結果を達成することを示した。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： オクルージョン ,  前処理 ,  データベース ,  分解能 ,  畳込み ,  顔画像 ,  ロバスト性 ,  ベンチマーク ,  三次元 ,  *制約条件
準シソーラス用語： マルチスケール ,  顔表情 ,  姿勢推定 ,  顔認識 ,  *顔検出 , 【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)： 制約 ,  顔検出 ,  学習 ,  フレームワーク