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J-GLOBAL ID：201702242261907750   整理番号：17A0145437

姿勢と照明における顔認識のための局所特徴階層【Powered by NICT】

Local feature hierarchy for face recognition across pose and illumination

著者 (3件)： Jiang Xiaoyue (Northwestern Polytechnical University) ,  Zhang Dong (Northwestern Polytechnical University) ,  Feng Xiaoyi (Northwestern Polytechnical University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPTA  ページ： 1-5  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： 正面像と通常の照明条件における顔認識は非常に良く機能するが,その性能は,極端な条件において急激に縮退する。実応用では,照明と姿勢変化の両方が常に同じ時間で遭遇するものと思われる。,姿勢と照明に不変な弁別非線形特徴を抽出する畳込みニューラルネットワークに基づく同時に姿勢と照明を扱うためにエンドツーエンド顔認識法を提案する。通常異なる視点で撮影された画像のための大域的構造は非常に多様である。局所特徴を抽出するために1×1畳込みカーネルを用いることを提案した。さらに並列マルチストリーム多層1×1畳込みネットワークは階層特徴を抽出するために開発した。実験では,multiPIEデータセット上で96.9%の平均顔認識率,姿勢と照明の顔認識の最先端技術を改善する7.5%を得た。特にプロファイル賢明な位置に対して,提案したネットワークの平均認識率は97.8%であり,これは最先端の認識率を19%増加した。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： 不変性 ,  画像 ,  *畳込み ,  多層 ,  照明条件 ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワーク ,  エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  認識率 ,  平均顔 ,  マルチストリーム ,  姿勢変化 ,  *局所特徴 ,  *顔認識 , 【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 (5件)： 姿勢 ,  照明 ,  顔認識 ,  局所特徴 ,  階層