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J-GLOBAL ID：201802235743744850   整理番号：18A0200143

部分的オクルージョンと姿勢変化を伴う分類顔レースについて【Powered by NICT】

On Classifying Facial Races with Partial Occlusions and Pose Variations

著者 (4件)： Alafif Tarik ,  Hailat Zeyad ,  Aslan Melih ,  Chen Xuewen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 679-684  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： 多くのバイオメトリクスとセキュリティシステムは,個々の同定と認識を得るための顔情報を用いた。顔画像から人種の分類顔の識別と犯罪同定のための探索への強いヒントを提供することができる。現在の顔の人種分類法は,制約された非部分的に隠蔽された前頭面のみに限定されている。挑戦は,部分的オクルージョンおよび姿勢変化のような制約のない環境下で残っている。本論文では,部分オクルージョンを伴う顔面レースを分類し,変化をもたらす畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案した。提案したモデルは広いとバランスのとれた人種分散顔画像データセットを用いて訓練した。モデルは四種の主要なヒトレース上で訓練された,白人,インド,モンゴル,黒人である。著者らのモデルは,拘束された面試験データセット上で最先端レベル手法に対して評価した。また,提案したモデルとヒューマンパフォーマンスの評価は,この新しい制約のない顔面レースベンチマーク(CIMN)データセット上で行い,比較した。著者らの結果は,このモデルが拘束された前頭面に対する人種分類精度の95.1%を達成することを示した。また,提案したモデルは,制約なし環境における現在の課題下で6.2%の辺縁部と一緒にヒューマンパフォーマンスと比較して同等の分類精度結果を達成した。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： 顔画像 ,  セキュリティシステム ,  モンゴル国 ,  *オクルージョン ,  犯罪 ,  ヒューマンパフォーマンス ,  インド ,  バイオメトリクス
準シソーラス用語： 分類精度 ,  黒人 ,  白人 ,  分類法 ,  人種 ,  *姿勢変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： オクルージョン ,  姿勢変化 ,  分類 ,  レース