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J-GLOBAL ID：201602221055003159   整理番号：16A1384812

再発顔の加齢【Powered by NICT】

Recurrent Face Aging

著者 (7件)： Wang Wei ,  Cui Zhen ,  Yan Yan ,  Feng Jiashi ,  Yan Shuicheng ,  Shu Xiangbo ,  Sebe Nicu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 2378-2386  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： モデリングは,人間の顔の加齢過程は交差年齢顔検証および認識のために重要である。本論文では,0~80の人々の年代を特定できるリカレントニューラルネットワークに基づく再発顔加齢(RFA)フレームワークを提案した。年齢の長距離で捕獲された同一人物の標識顔データが不足しているため,従来の顔加齢モデルは通常,年代離散群に分割し,隣接した年齢群の各対のための一段階顔特徴変換を学習する。しかし,これらの方法は,隣接の年齢群の間で中間的な進化の状態を無視し,合成した面はしばしば重篤なゴーストアーチファクトに悩まされている。顔加齢は滑らかな進行であるため,滑らかな遷移状態を通過することにより顔の方がより適切である。このようにして,ゴーストアーチファクトを効果的に除去でき,二離散年齢群間の中間時効面も得ることができた。この目標に向けて,底層は,若い顔をコードする潜在的表現への塩基性再発性モジュールとしてtwolayerゲート再発ユニットを採用し,最上層は対応する高齢面に表現を復号した。実験結果は,提案したRFAは他の最新の年齢進行法よりも優れた加齢顔を提供し実証した。Copyright 2016 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： 底層 ,  塩基性 ,  遷移状態 ,  *再発 ,  上層 ,  時効 ,  モデリング ,  長距離 ,  リカレントニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 特徴変換 , 【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 (2件)： 再発 ,  加齢