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J-GLOBAL ID：201802211317966522   整理番号：18A1897950

深く集約されたスパース自動符号器ネットワークに基づく顔認識【JST・京大機械翻訳】

Face Recognition Based on Deep Aggregated Sparse Autoencoder Network

著者 (5件)： Zou Guofeng (College of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049) ,  Lin Dingyi (College of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049) ,  Fu Gui-Xia (College of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049) ,  Shen Jin (College of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049) ,  Gao Mingliang (College of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 9434-9439  発行年： 2018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： スパース自動符号器ネットワークは顔雑音に敏感であり,学習過程は顔構造情報を無視するのが容易である。この問題に対処するために,著者らは,顔認識手法融合サブ領域LBP特徴と深い凝集スパース自己符号化ネットワークを提案した。最初に,顔画像を異なるサブ領域に分割し,局所二値パターンを用いて,異なるサブ領域顔のLBP特徴を得るために,顔画像を前処理した。次に,異なるサブ領域LBP特徴のための深い特徴を,異なるまばらなオートエンコーダで抽出した。最後に,異なるスパース自動符号器の出力特徴を完全接続により集約し,顔特徴ベクトルを分類のために得た。著者らは,多くの実験を通して最適な凝集ネットワーク構造とネットワークパラメータを得て,一方,顔認識精度も改良した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *符号器 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  凝集 ,  顔画像 ,  前処理 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 認識精度 ,  ネットワークパラメータ ,  特徴ベクトル ,  自己符号化器 ,  学習過程 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 集約 ,  符号器 ,  顔認識