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J-GLOBAL ID：201702273548039158   整理番号：17A1772999

姿勢不変顔認識のための脱からみ合い表現学習GaN【Powered by NICT】

Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition

著者 (3件)： Tran Luan ,  Yin Xi ,  Liu Xiaoming
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1283-1292  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： 二顔画像間の大きな姿勢不一致は,顔認識における重要な課題の一つである。姿勢不変顔認識のための従来のアプローチは顔frontalizationを行う,またはからの姿勢不変表現を学習,非正面顔画像。両タスクを行う共同互いにを可能にすることが望ましいことを論じた。この目的のために,本論文では,三種類の新規性と脱絡み合い表現学習生成敵対的ネットワーク(DR GAN)を提案した。初めに,発生器の符号器-復号器構造は,DR GaNを可能にする生成的アプローチと識別的表現を学習し,画像合成への添加で得られた。第二に,この表現は,姿勢のような他の顔変動から解きほぐされ,復号器に提供される姿勢コードを用いて明確にし,弁別器における推定問題を取り上げた。第三に,DR GaNは,入力として一つまたは複数の画像を,任意の数の合成画像の一つの統一表現を生成することができる。制御され,自然なままの両データベース上での定量的および定性的評価は最先端を越えたDR GANの優位性を示した。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： ネットワーク ,  *からみ合 ,  弁別器 ,  *学習 ,  *窒化ガリウム ,  画像 ,  データベース ,  符号器 ,  *不変性 ,  復号器 ,  顔画像 ,  画像合成
準シソーラス用語： 定性的評価 ,  合成画像 , 【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)： 姿勢 ,  不変 ,  顔認識 ,  表現学習 ,  GaN