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J-GLOBAL ID：201702255885302941   整理番号：17A1730210

深層学習に基づく大学教室参加【Powered by NICT】

University Classroom Attendance Based on Deep Learning

著者 (4件)： Fu Rong ,  Wang Dan ,  Li Dongxing ,  Luo Zuying
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICTA  ページ： 128-131  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： 出席は教室評価の重要な部分である。二深層学習アルゴリズムMTCNN顔検出と中心顔顔認識を統合することによって大学教室自動出席システムを開発した。大多数の実験結果は以下のことを示した:(1)システムは,自動出席,欠如,遅れと脱離初期の教室分野の三違反を記録することができる。クラス後全ての学生学習状態について出席表を直ちに記録した。(2)系は,非常に高速な1フレームのみに100ミリ秒を必要とする,高精度を得る面を同定した。顔認識モデルは正解率98.87%,偽陽性率はLFWで93.7%である1/1000下で真陽性率を持っている。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： 脱着 ,  高速度 ,  *学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  正解率 ,  高精度 ,  顔検出 ,  *参加 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  大学 ,  教室 ,  参加