文献

J-GLOBAL ID：201702213342300881   整理番号：17A1776526

畳込みニューラルネットワークを用いた顔検証のための類似性計算【Powered by NICT】

Similarity calculation for face verification with convolutional neural network

著者 (2件)： Katayama Nishiki (Division of Electrical Engineering and Computer Science, Kanazawa University, Ishikawa, Japan) ,  Yamane Satoshi (Kanazawa University, Ishikawa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SICE  ページ： 1165-1168  発行年： 2017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： 畳込みニューラルネットワークは,一般的な物体認識の分類問題における主要な進歩を遂げた。顔画像の分類はその一つである。しかし,分類のためのネットワークの発現はデータセットとネットワークモデルであり,適応範囲の変化を受けやすいに依存する。転移学習による訓練済みCNNの二畳込み部分と類似性を計算するための完全結合層を持つことをネットワークを提案した。分類問題を学習した畳込みニューラルネットワークの二畳込み部分を持つニューラルネットワークを学習することにより,二顔画像による人の類似性を計算する機能を発現することが可能である。このネットワークは損失関数として平均二乗誤差を用いた逆伝搬法で訓練した。損失関数の値は,LFWデータセット上で減少した。畳込み部分を含む神経回路網は二面の類似性を計算できる損失の減少から明らかである。出力類似性も信頼性として用いることができる。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： *類似性 ,  神経回路網 ,  損失関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  物体認識 ,  逆伝搬法 ,  顔画像 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  転移学習 ,  ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  顔 ,  検証 ,  類似性 ,  計算