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J-GLOBAL ID：201802215140285983   整理番号：18A1209276

浅く深い融合CNNに基づく顔特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Facial feature extraction method based on shallow and deep fusion CNN

著者 (4件)： Liang Xiaoxi (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology Guangxi Guilin, China) ,  Cai Xiaodong (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology Guangxi Guilin, China) ,  Li Longze (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology Guangxi Guilin, China) ,  Chen Yun (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology Guangxi Guilin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 50-53  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： 特徴情報の損失を減少させるために,本論文は,ShallowおよびDeep融合畳込みニューラルネットワーク(SDFCNN)に基づく顔特徴抽出法を提案した。最初に,異なるスケールの並列多重畳込み層を採用することによって,浅い特徴を抽出した。次に,得られた特徴をより深い層によって抽出されたものと融合した。最終的に,結果は,さらに,Softmax分類のためにもう一つのより深い層によって抽出された特徴と融合される。実験結果は,SDFCNNによって抽出された顔特徴がDeepIDネットワークのものより良い表現を提供することを示した。SDFCNNの精度はLFWで95.72%に達した。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： 多重化 ,  *特徴抽出 ,  ネットワーク ,  畳込み
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 融合 ,  CNN ,  顔 ,  特徴抽出法