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J-GLOBAL ID：201702261463153564   整理番号：17A1590404

条件深さボルツマンの顔画像セグメンテーションモデル【JST・京大機械翻訳】

Conditional Deep Boltzmann Machine Face Image Segmentation Model

著者 (3件)： Zhang Juan (陜西師范大学計算机科学学院,西安,710119) ,  Yang Jiangong (陜西師范大学計算机科学学院,西安,710119) ,  Wang Xili (陜西師范大学計算机科学学院,西安,710119)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 5  ページ： 1130-1133  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の画像セグメンテーション法は画像の色,テクスチャ,位置などの底層データの特徴を考慮するだけで,複雑な顔画像に対して理想的なセグメンテーション効果を達成できない。この問題を解決するために,条件付き深さボルツマンマシンに基づく顔画像セグメンテーションモデルを提案して,このモデルは,深さボルツマン機械モデルによって分類空間の構造的相関を抽出することができて,複雑な出力カテゴリーの間の関係を発見して,顔画像セグメンテーションのための形状事前情報を提供した。その結果,画像セグメンテーションの精度を改善することができた。本論文では,Part La-bels顔データセットを用いた実験結果により,従来の論理回帰,条件付確率場,および条件付きボルツマン機械モデルと比較して,提案したモデルが出力空間構造の高次相関を考慮することにより,より良いセグメンテーション効果を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  *セグメンテーション ,  立体構造 ,  Boltzmannマシン ,  *モデル ,  *顔画像
準シソーラス用語： 条件つき確率場 ,  事前知識 ,  テクスチャ ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： image segmentation ,  deep learning ,  conditional deep boltzmann machine

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔画像 ,  セグメンテーション ,  モデル