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J-GLOBAL ID：201702277115033586   整理番号：17A1594100

深さ学習によるMPCANetの年齢推定【JST・京大機械翻訳】

Age Estimation Based on Deep Learning MPCANet

著者 (3件)： Zheng Depeng (華僑大学計算机科学与技術学院,福建厦門,361021) ,  Du Jixiang (華僑大学計算机科学与技術学院,福建厦門,361021) ,  Di Chuanmin (華僑大学計算机科学与技術学院,福建厦門,361021)
資料名： Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 40  号： 1  ページ： 20-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1025A  ISSN： 1001-4616  CODEN： NSXZEN  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： 本論文では,多層PCAネットワーク(MPCANet)に基づく深さ学習モデルを提案し,年齢推定を行った。それは,畳込み神経回路網の構造に基づいて設計されている,そして,MPCANetは,主成分分析ネットワーク(PCANet)の改良であり,それは,深い学習アルゴリズム,MPCANetモデル構造から構成される。(1)畳込みフィルタ層は,多層カスケード主成分分析(PCA),(2)を採用した。非線形層は二進ハッシュ,(3)を用いる.特徴抽出層はヒストグラム統計法を用いた。カーネルサポートベクトル回帰(K-SVR)を用いて,年齢を推定した。実験は,2つのデータベース(FG-NET and MORPH)で行われ,実験結果は,この方法が現在の最新の方法よりも優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  データベース ,  主成分分析 ,  ヒストグラム ,  学習モデル ,  学習アルゴリズム ,  統計的方法 ,  *畳込み ,  フィルタ ,  多層 ,  神経回路網 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  *年齢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： deep learning ,  age estimation ,  multi principal component analysis network (MPCANet)

分類 (2件)： 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 (2件)： 学習 ,  年齢推定