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J-GLOBAL ID：201702218789577074   整理番号：17A1569009

顔検出:グループ化された顔面部に基づく深い畳込みネットワーク法【Powered by NICT】

Face detection: A deep convolutional network method based on grouped facial part

著者 (3件)： Yu Xianbo (School of Microelectronics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China, 200240) ,  Fu Yuzhuo (School of Microelectronics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China, 200240) ,  Liu Ting (School of Microelectronics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China, 200240)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 515-519  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： 本論文では,新しい方法である顔検出,簡単な構造であるが提案したがひどいオクルージョンに対してロバストである。詳細には,寸法自在の画像は,第一に,一連の候補窓に分割した。これら候補窓は,グループ化された顔部品ネットワークによるフィルタ面を含む可能性のある窓の集合を生成した。最後に,顔提案のセットは,更に分類とキャリブレーションのためのマルチタスク深い畳込みネットワーク(DCN)に入力される。重要なことに,著者らは局所顔部品の空間的位置関係を考慮し,重篤な閉塞を扱うための有用な見出した。著者らの方法は,広く使用されているデータセットFDDBとAFWに優れた性能,他の提案された顔検出器と比較して達成した。特にFDDBに,提案手法では,90.13%の高い再現率を達成した。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： *ネットワーク法 ,  *ネットワーク ,  オクルージョン ,  ロバスト性 ,  フィルタ ,  *畳込み ,  画像
準シソーラス用語： 再現率 ,  位置関係 ,  マルチタスク ,  顔部品 ,  *顔検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 顔検出 ,  グループ ,  顔面部 ,  畳込み ,  ネットワーク法