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J-GLOBAL ID：201802242084886054   整理番号：18A1622032

ビデオストリームからの新しい実時間顔認識【JST・京大機械翻訳】

Novel Real-time Face Recognition from Video Streams

著者 (3件)： Wu Wei (Beijing University of Posts & Telecommunications, State Key laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing, China) ,  Liu Chuanchang (Beijing University of Posts & Telecommunications, State Key laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing, China) ,  Su Zhiyuan (Beijing University of Posts and Telecommunications, School of Automation, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSEC  ページ： 1149-1152  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： ビデオストリームからの実時間認識は,背景,顔表情,および照明差により非常に困難なタスクである。最近の研究は,深い学習アプローチがこのタスクに対して印象的な性能を達成できることを示している。我々のシステムは,これらの問題を深い学習法を用いてうまく解く。それは顔検出モジュールと顔認識モジュールを含んでいる。顔検出モジュールはMTCNNに基づいており,非常に高速で正確であり,照明差と背景の変化に対して十分ロバストである。顔認識モジュールはFaceNetに基づいており,Euclid空間の点に顔画像を写像することを直接学習する。そこでは,ユークリッド空間における2点の距離は,類似の2つの顔画像がどのように類似しているかに直接対応する。そのようなユークリッド空間が生成されると,顔画像を顔画像の特徴ベクトルとしてFaceNet埋込みに変換する。次に,顔画像を迅速に同定するために,特徴ベクトルをSVM分類器に置いた。実験結果は,システムには非常に高い精度と低い計算複雑性があることを示している。それはリアルタイムの顔認識へのキーであり,応用における重要な価値を持っている。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： ロバスト性 ,  計算量 ,  照明 ,  高速度 ,  Euclid空間 ,  顔画像 ,  *学習
準シソーラス用語： SVM分類 ,  特徴ベクトル ,  顔検出 ,  顔表情 ,  *顔貌認識 ,  *実時間 ,  *ビデオストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオストリーム ,  実時間 ,  顔認識