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J-GLOBAL ID：201802228185452936   整理番号：18A1109401

スケーラブル顔画像検索のための意味的顔スコアとコンパクトな深い転送記述子【JST・京大機械翻訳】

Semantic facial scores and compact deep transferred descriptors for scalable face image retrieval

著者 (5件)： Banaeeyan Rasoul (Faculty of Engineering, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia) ,  Lye Haris (Faculty of Engineering, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia) ,  Ahmad Fauzi Mohammad Faizal (Faculty of Engineering, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia) ,  Abdul Karim Hezerul (Faculty of Engineering, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia) ,  See John (Faculty of Computing and Informatics, Multimedia University, Cyberjaya, Malaysia)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 308  ページ： 111-128  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔検索システムは,与えられた質問顔に対して同一顔のインデックスを位置決めすることを意図する。これらのシステムの性能は,これらの属性がある程度の幾何学的歪,表現,およびオクルージョンに耐えることができるので,異なる顔属性(性別,人種など)の注意深い解析に大きく依存する。しかし,顔のスコアだけを採用することは,スケーラビリティを加えることができない。さらに,CNN(畳込みニューラルネットワーク)特徴の識別力により,最近の研究では,強化を得るために,大きな次元を持つ深い移動CNN特徴の完全集合を採用した。しかし,これらのシステムは,高い計算力を必要とし,非常に資源が必要である。本研究は,意味的顔属性の明確な能力を利用することを目的とし,一方,それらの検索結果は,深い転送記述子の次元を低減するために,提案された部分集合特徴選択により精密化される。構築されたコンパクトな深く転送された記述子(CDTD)は,大きく縮小された次元を持つだけでなく,より多くの識別力を持っている。最後に,IMAPと呼ばれる顔検索の事例に対して調整された新しい性能計量を提案し,検索結果を評価するために用いた。2つの拡張可能な顔データセットに関する複数の実験は,最先端の顔検索結果を上回る提案CDTDモデルの優れた性能を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索システム ,  *画像検索 ,  オクルージョン ,  特徴選択 ,  精密化 ,  部分集合
準シソーラス用語： 人種 ,  性別 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スケーラブル顔検索 ,  顔属性分類 ,  深い移行CNN特徴 ,  コンパクトな深い転写記述子

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)： 画像検索 ,  意味 ,  スコア ,  転送 ,  記述子