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J-GLOBAL ID：201802212229091160   整理番号：18A1257896

低解像度でのLBPHに基づく改良顔認識【JST・京大機械翻訳】

LBPH based improved face recognition at low resolution

著者 (5件)： Ahmed Aftab (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu, China) ,  Guo Jiandong (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu, China) ,  Ali Fayaz (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu, China) ,  Deeba Farha (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu, China) ,  Ahmed Awais (School of Information & Software Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICAIBD  ページ： 144-147  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： 自動個人顔認識は,コンピュータビジョンにおける過去10年間の最も挑戦的な質問である。しかし,法律実施機関は,ビデオ監視カメラを通して,さらに効率的に識別し,認識するのに不十分である。ぼけ条件,照明,分解能,および照明は,まだ顔認識における主要な問題である。提案したシステムは,35pxの最小の低分解能でより良く動作し,様々な角度,側面姿勢,および人間の動きの間の顔の追跡における人間の顔を同定する。訓練と分類のためのデータセット(LR500)を設計した。本論文では,低レベル分解能での実時間における人間の顔認識を扱うために,局所二値パターンヒストグラム(LBPH)アルゴリズムアーキテクチャを用いた。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： 分解能 ,  *カメラ ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 実時間 ,  ビデオ監視 ,  *低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 低解像度 ,  顔認識