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J-GLOBAL ID：201702273929502952   整理番号：17A1258360

照明にロバストな顔認識のための汚染データの除去【Powered by NICT】

Removing contaminated data for illumination-robust face recognition

著者 (4件)： Xu Zhen (Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Lu Zongqing (Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Li Weifeng (Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China) ,  Liao Qingmin (Department of Electronics Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWSSIP  ページ： 1-3  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： 最近低ランク行列分解(LR)とスパース表現分類(SRC)は顔認識問題を解決するために,成功裏に適用された。低ランク行列分解は,ロバストな主成分分析(RPCA)の第一段階として採用し,照明で汚染された画像データに対してロバストである。本論文では,照明汚染されたデータに対してより堅牢な低ランク分解とスパース表現分類に基づく新しい方法を提案した。この方法は試験データ駆動照明にロバストな顔認識である。著者らの実験結果は,提案した方法の有効性を示した。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： *ロバスト性 ,  主成分分析 ,  *照明
準シソーラス用語： 試験データ ,  画像データ ,  スパース表現 ,  行列分解 , 【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 (4件)： 照明 ,  ロバスト ,  顔認識 ,  汚染