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J-GLOBAL ID：201802211594220492   整理番号：18A0686313

顔検出のための新しい方法は,新しい多視点の背景の下で提案される。【JST・京大機械翻訳】

Face detection algorithm based on Skin and depth of a feature binary tree

著者 (3件)： Yin Yuan (重慶郵電大学通信新技術応用研究中心;重慶信科設計有限公司;中国電信股fen有限公司重慶分公司重慶 400065) ,  He Qiang (重慶郵電大学通信新技術応用研究中心) ,  Wen Kai (重慶郵電大学通信新技術応用研究中心;重慶信科設計有限公司)
資料名： Chongqing Gongshang Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Chongqing Gongshang Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 34  号： 6  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3284A  ISSN： 1672-058X  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、実際の生活において普遍的に存在する多視点、多顔の検出問題に対して、新しい分類器訓練方法と顔検出の解決案を提案した。まず第一に,NPD(Normalized Pixel Difference)の差分特徴を用いて顔特徴を記述し,NPD特徴は二つの画素値間の相対的差異を判断することにより顔を記述し,その固有値は二次元表から直接取得できる。訓練時間を大幅に節約することができ,深さ二分木特徴ツリー構造を提案し,分類器を効果的に結合し,訓練と分類アルゴリズムを組み合わせることにより,検出速度を向上させるために,分類器を効果的に結合することができた。提案したアルゴリズムをCMU顔データベースによって検証し,シミュレーション結果により,提案したアルゴリズムが,顔検出のためのAdaBoostアルゴリズムと比較して,検出率が8.7%,誤り率が4.1%,検出速度が27.7%改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次元 ,  *アルゴリズム ,  二分木 ,  ツリー構造 ,  誤り率 ,  シミュレーション ,  固有値
準シソーラス用語： 検出率 ,  AdaBoost ,  分類アルゴリズム ,  画素値 ,  *顔検出 , 【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)： 顔検出 ,  視点 ,  背景 ,  提案