文献

J-GLOBAL ID：201702232590744145   整理番号：17A1275158

物体特異的な深い特徴とその応用顔検出【Powered by NICT】

Object specific deep feature and its application to face detection

著者 (5件)： Hou Xianxu (University of Nottingham, Ningbo China) ,  Zhu Jiasong (Shenzhen University, Shenzhen China) ,  Sun Ke (University of Nottingham, Ningbo China) ,  Shen Linlin (Shenzhen University, Shenzhen China) ,  Qiu Guoping (University of Nottingham, Ningbo China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 173-176  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： 事例研究としてのオブジェクトの特定の深い特徴と利用顔検出を利用するための方法を提示した。ニューロンは,入力画像中の特定のオブジェクトの存在により活性化されるCNNの畳込みチャネルを発見し,利用しようとしている。物体特異的チャネル(OSC)を誘導する訓練済みCNNを微調整するとヒトの顔オブジェクトを同定する系統的に明確にする方法を開発した。塩基性OSC特徴に基づいて,著者らは,制約なし環境における顔検出のための探索効率を著しく改善する顔領域をフィルタリングした迅速にロバストな顔ヒートマップ構築のためのマルチスケール手法を導入した。マルチスケールOSCは,最新の性能と簡単でコンパクトな顔検出器を開発するために使用できることを示した。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： フィルタリング ,  画像 ,  ヒト ,  *ロバスト性 ,  畳込み ,  塩基性 ,  事例研究 ,  チャネル ,  ニューロン
準シソーラス用語： マルチスケール ,  ヒートマップ ,  探索効率 ,  微調整 ,  *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 (3件)： 物体 ,  応用 ,  顔検出