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J-GLOBAL ID：201802242202275819   整理番号：18A1095204

非制限条件下での多段残差ネットワークの顔画像の年齢推定【JST・京大機械翻訳】

Age Estimation with Multilevel Residual Networks in Unconstrained Conditions

著者 (6件)： Zhang Ke (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000) ,  Gao Ce (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000) ,  Guo Liru (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000) ,  Yuan Jinsha (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000) ,  Zhao Zhenbing (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000) ,  Li Baogang (華北電力大学電子与通信工程系 保定 071000)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 30  号： 2  ページ： 346-353  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 年齢が人の固有属性であり、人の社会の交流において基礎的役割を果たし、そのため、顔画像の年齢推定は人工知能領域の重要な問題の一つである。非制限条件下での顔画像の年齢推定の難しさを解決するために,非制限条件下での多重レベル残差ネットワークの顔の年齢推定法を提案した。最初に,高分解能画像データセットのために,マルチレベル残差ニューラルネットワークモデルを構築した。次に,画像の基本特性を表現するために,ImageNetデータセットを用いて,マルチレベル残差ネットワークを訓練した。非制限のAdience顔年齢分類データセット上で年齢分類の対比実験を行った結果、この方法は非制限条件下での顔年齢推定の精度を明らかに向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  多重化 ,  *画像 ,  *ネットワーク ,  *残差 ,  *顔画像
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  マルチレベル ,  高精細画像 ,  *年齢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multilevel residual networks ,  age estimation ,  unconstrained conditions ,  stochastic depth algorithm ,  ImageNet and Adience datasets

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)： 制限 ,  多段 ,  残差 ,  顔画像 ,  年齢推定