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J-GLOBAL ID：201802224864858761   整理番号：18A0519131

畳込み神経回路網と訓練戦略皮膚検出【Powered by NICT】

Convolutional neural networks and training strategies for skin detection

著者 (3件)： Kim Yoonsik (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Hwang Insung (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Cho Nam Ik (INMC, Dept. of Electrical and Computer Engineering Seoul National University, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3919-3923  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： 二畳込みニューラルネットワーク(CNN)と皮膚検出のための訓練戦略を提示した。3×3フィルタを用いた20畳込み層から成る,最初のCNNはVGGネットワークの一種である。第二は開始構造の改質と考えられる20networkinネットワーク(NiN)層から構成されている。ヒト皮膚検出のためのこれらのネットワークを訓練する場合,パッチベースと全体像ベース訓練を考察した。第一の方法は,皮膚の色とテクスチャのような局所特徴,第二ヒト関連形状特徴だけでなく,色及びテクスチャに及ぼすに焦点を当てた。実験により,提案したCNNは従来の方法よりも優れた性能を与え,既存性ディープ学習に基づく方法よりもことを示した。また,NiN構造は一般にVGGベース構造よりも高い精度を示すことが分かった。実験はまた,形状特徴を学習する全体像ベース訓練は局所的色およびテクスチャーのみに焦点を当てたパッチベース学習よりも良好な精度を与えることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  *畳込み ,  学習 ,  フィルタ ,  ネットワーク ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 形状特徴 ,  局所特徴 ,  質感 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (5件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  訓練 ,  戦略 ,  皮膚