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J-GLOBAL ID：201702281507219610   整理番号：17A0142485

Bayesスパース表現を介したロバストな顔検証【Powered by NICT】

Robust face verification via Bayesian sparse representation

著者 (7件)： Wang Chien-Yao (National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Mathulaprangsan Seksan (National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Chen Bo-Wei (Princeton University, NJ, USA) ,  Chin Yu-Hao (National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Shiu Jing-Jia (National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Lin Yu-San (National Chung-Shan Institute of Science and Technology (Electronic System Research Division), Taoyuan, Taiwan) ,  Wang Jia-Ching (National Central University, Taoyuan, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  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： 本研究では,スパース辞書,回転,スケールおよびシフトに不変なを作成するためにSIFTの顔パラメータを抽出すると共に新しいBayesスパース表現(BSR)法を提案した。K-ミーンズと情報理論を用いることにより,拡張された辞書と呼ばれる新しい辞書を開発した。従来直交マッチング追跡(OMP)アルゴリズムと比較して,スパース表現の最適化問題をモデル化するベイズ法を利用した提案システムは,観測された信号の不確実性を減少させ,分散を用いて辞書のモデリング能力を拡大できる。実験結果は,提案した拡張辞書は,スパース性を高めることができることを示した。さらに,顔同定の精度と再構成の残基を向上させることができる。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： 再構成 ,  アルゴリズム ,  *透視図法 ,  不確実性 ,  不変性 ,  最適化問題 ,  情報理論 ,  モデリング ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 残基 ,  スパース性 ,  Bayes法 ,  直交マッチング追跡 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  ロバスト ,  顔 ,  検証