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J-GLOBAL ID：201702225119826492   整理番号：17A1917354

顔年齢推定のためのラベル感度深メトリック学習【Powered by NICT】

Label-Sensitive Deep Metric Learning for Facial Age Estimation

著者 (4件)： Liu Hao (Department of Automation, State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Tsinghua University, Beijing, China) ,  Lu Jiwen (Department of Automation, State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Tsinghua University, Beijing, China) ,  Feng Jianjiang (Department of Automation, State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhou Jie (Department of Automation, State Key Lab of Intelligent Technologies and Systems, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 13  号： 2  ページ： 292-305  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,顔年齢推定のためのラベル感度深メトリック学習(LSDML)アプローチを提案した。ヒト年齢ラベルを経時的に相関しているという事実に触発されて,筆者らが提案したLSDMLは顔サンプルを潜在共用空間に深い残留ネットワークによる一連の階層的非線形変換を探索することを目的とした,顔対の類似性は,ランキング保存的に年齢差に等張等価である。全負試料に横断アクセスは壊滅的コストおよび準最適になるので,本モデルは学習特徴類似性と平行して硬質意味のある試料をマイニングするために学習する,顔サンプルの局所多様体は形質転換した部分空間に保存されている。いくつかのラベル付きサンプルを含むデータセットの性能を改善するために,著者らはさらにマルチソースLSDML法,異なる顔加齢データセットのクロス人口相関を最大化を目指したにLSDMLを拡張した。四ベンチマークデータセットに関する広範な実験結果は筆者らの提案アプローチの有効性を示した。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： 多様体 ,  年齢差 ,  類似性 ,  等級づけ ,  *学習 ,  硬質 ,  ヒト ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 部分空間 ,  非線形変換 ,  *メトリック学習 ,  *年齢推定 , 【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 (5件)： 顔 ,  年齢推定 ,  ラベル ,  感度 ,  メトリック学習