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J-GLOBAL ID：201702222101824449   整理番号：17A1267005

低分解能顔認識技術調査【Powered by NICT】

Low resolution face recognition techniques: A survey

著者 (3件)： Rajawat Aparna (Dept. of Electronics and Communications Engineering, R.J.I.T. Takenpur, Gwalior) ,  Pandey Mahendra Kumar (Dept. of Electronics and Communications Engineering, R.J.I.T. Takenpur, Gwalior) ,  Rajput Shyam Singh (Dept. of Information & Communication Technology, ABY-IIITM, Gwalior)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CICT  ページ： 1-4  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： 顔認識は時間と共に人気になってきており,研究における最も重要な話題の一つである。研究分野で多くの用途を有し,また過去数年で実用的でない,あるいは実世界応用で重要性を受けた。第一はビデオ監視とセキュリティ応用における利用の広範囲である。顔認識需要はビデオ監視ネットワークで大きく増加しており,第二の方法は,非常に多くの年後も依然として大きくこの話題の要求がある。画像と顔認識と画像処理アプリとウェブサイトに普及している寿命決定に役立つように容易と全ての快適。技術による利用と相互作用する方法を変化させた。exに使われたソーシャルネットワークサイトへの応用。ITは顔書における自動タグ提案特徴に使用されている。顔認識は標識の時間を減少させる。すべてがいくつかの利点と欠点がある知っているように同じものも顔認識の場合に適用した。も実世界応用におけるいくつかの限界がある。外観変化によってもたらされた,例えば,光沢,振盪,debasement,障害」である。しかし,非常に低い分解能に基づく顔認識における現在が求められている。この主題に関する研究の制限は,距離からデバイスの環境変化と記録のために起因する多くの因子に起因した。なお非常に多くの年,ヒト認識システムの可能性に到達可能ではない。本論文では,詳細な全体像または顔認識に基づく低分解能の時間的調査をカバーしている。は本論文の製図の背後にある二つの主要な理由である:原因の一つは,このトピックで最近行われた研究の概観を提供することであり,第二は非常に低い分解能で機械学習におけるこの研究テーマの重要性を提供することである。この話題に関する簡潔な調査を提供するために,明快なアプローチの詳細な記述を持つ既存の認識技術を分類し,それは全てのカテゴリーをカバーしている。添加では,「適切な点,例えば,精神物理学的ponders,フレームワーク評価と光沢の問題」と異なる条件の下での異なる姿勢をカバーしている。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： 画像 ,  相互作用 ,  ヒト ,  画像処理 ,  セキュリティ ,  機械学習 ,  応用プログラム ,  *分解能 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 環境変化 ,  Webサイト ,  ビデオ監視 ,  *技術調査 ,  *顔貌認識 ,  *低分解能 , 【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 (3件)： 低分解能 ,  顔認識 ,  調査