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J-GLOBAL ID：201802242186799456   整理番号：18A1355596

年齢,性別および民族性の顔生成のための細粒度多属性敵対学習【JST・京大機械翻訳】

Fine-Grained Multi-Attribute Adversarial Learning for Face Generation of Age, Gender and Ethnicity

著者 (5件)： Wan Lipeng ,  Wan Jun ,  Jin Yi ,  Tan Zichang ,  Li Stan Z.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICB  ページ： 98-103  発行年： 2018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： 一般的な適応ネットワーク(GAN)が提案されたので,顔認識のために使用される顔画像生成は最近2年間に研究されている。しかし,正確な年齢による顔生成のような細粒顔属性解析に適用されるGaNベースの方法はほとんどない。本論文では,30歳のホワイトマンのような特定の多重属性の下で細粒顔画像を生成することができる,細粒多属性GAN(FM-GAN)を提示した。それは,微細粒マルチラベル条件を有する提案FM-GANが,画像視覚忠実度に関して条件付きGAN(CGaN)より良いことを示した。さらに,FM-GANによって生成された合成画像を,顔属性解析のためのデータ増強のために用いた。実験により,合成画像がCNN訓練を支援し,不十分なデータの問題を軽減できることを実証した。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： 視覚 ,  *学習 ,  画像 ,  多重化 ,  窒化ガリウム ,  画像合成 ,  顔画像
準シソーラス用語： 民族性 ,  合成画像 ,  *性別 ,  適応ネットワーク , 【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 (8件)： 年齢 ,  性別 ,  民族 ,  顔 ,  細粒度 ,  属性 ,  敵対 ,  学習