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J-GLOBAL ID：201702218628022690   整理番号：17A1727344

FaceTime深層学習に基づく顔認識参加システム【Powered by NICT】

FaceTime - Deep learning based face recognition attendance system

著者 (4件)： Arsenovic Marko (University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences, Novi Sad, Serbia) ,  Sladojevic Srdjan (University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences, Novi Sad, Serbia) ,  Anderla Andras (University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences, Novi Sad, Serbia) ,  Stefanovic Darko (University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences, Novi Sad, Serbia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SISY  ページ： 000053-000058  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： 顔検出と認識タスクのための深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)の開発における最近の成果のために,新しい深層学習に基づく顔認識参加システムを本論文で提案した。顔認識モデルの開発の全過程を詳細に記述した。このモデルは今日の最先端技術を用いて開発されたいくつかの重要な段階で構成されている:顔検出とCNNのためのCNNカスケード式顔埋め込みを生成する。本研究の主な目的は,顔認識タスクのためのこれらの最新の深層学習手法の実際的な活用した。CNNは,より大きなデータセット,生産環境とは異なっているが最高の結果を得るという事実のために,主要な課題は,より小さなデータセット上でこれらの方法を適用した。顔認識タスクのための画像増強のための新しいアプローチを提案した。総合精度は実時間環境における従業員の元の顔画像の小データセット上で95.02%であった。提案した顔認識モデルを支持またはモニタリングを目的とした主成分としていくつかのマイナーな変化のない他のシステムに統合することができた。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： 画像強調 ,  畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  顔画像
準シソーラス用語： 実時間 ,  最先端技術 ,  顔検出 ,  *深層学習 , 【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 (3件)： 深層学習 ,  顔認識 ,  参加