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J-GLOBAL ID：201702227494133412   整理番号：17A0328984

拘束条件の下での顔の美しさ評価【Powered by NICT】

Facial beauty assessment under unconstrained conditions

著者 (5件)： Yan Mengjia (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Duan Yurou (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Deng Siqi (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Zhu Wenjia (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Wu Xiaoyu (School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ECAI  ページ： 1-6  発行年： 2016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： 顔の美しさの研究は,心理学,美観,コンピュータバージョンと機械学習に関与する学際的話題である。本論文では,無拘束条件のもとで顔の美しさを評価するためにいくつかの方法を提案した。著者らの主な研究成果は以下の通りである:まず,顔表現のための異なる容器内の局所二値パターン(LBP)記述子を適用した。顔美しさを予測における異なるタイプのLBP法を試み,最終的に画像を分割する4×4サブ領域への方法を選択し,これら部分領域と画像全体からLBP特徴を得た。第二に,サポートベクトルマシン(SVM)分類器,ランダムフォレスト,ニューラルネットワークと線形回帰は,美しさの評価タスクを行い,これらの方法の性能の比較のために動作する。さらに,無拘束条件のもとで美容スコアで標識した大規模アジア顔データベースを確立した。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： 機械学習 ,  画像 ,  *束縛条件 ,  ニューラルネットワーク ,  境界領域 ,  サポートベクトルマシン ,  表情 ,  データベース ,  心理学 ,  統制索引語 ,  線形回帰
準シソーラス用語： スコア ,  美容 ,  ランダムフォレスト ,  *美 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 拘束条件 ,  顔 ,  評価