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J-GLOBAL ID：201802242279998369   整理番号：18A1147940

3D情報とvess性特徴を用いた熱ビデオによる顔認識【JST・京大機械翻訳】

Face recognition by thermal video using 3D information and vesselness features

著者 (3件)： Nguyen Kim Trong (ICD - LM2S, EPF Graduate School of Engineering, Troyes - France) ,  Retraint Florent (ICD - LM2S, Troyes University of Technology (UTT), Troyes - France) ,  Zitzmann Cathel (ICD - LM2S, EPF Graduate School of Engineering, Troyes - France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISSPIT  ページ： 068-073  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： 本論文は,赤外線ビデオに隠された深さ情報を利用することにより,熱画像における顔認識のための新しいアプローチを導入することを目的とした。このプロセスは,深さ画像を提供するために異なる姿勢でフレームを含むこのビデオから頭部の3Dモデルを再構成することによって始まる。他方では,強度情報を記述するオリジナルの熱画像を強化し,顔認識のための効率的な解剖学的特徴であることが証明されている血管ネットワークに変換することができる。これら二つの情報を再グループ化し,各画素が二つの値を持つ画像を形成した。一つは深さデータに対して,もう一つは血管強度に対するものである。この画像は,特徴テンプレートを生成し,最終的な強い分類器を構築するために,線形判別分析とAdaBoost法学習を用いた階層的特徴選択システムを通している。実データに関する数値結果により,提案した手法の妥当性を強調した。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： 解剖学 ,  赤外線 ,  再構成 ,  ネットワーク ,  学習 ,  *三次元 ,  特徴選択 ,  熱画像 ,  画像 ,  *録画装置 ,  画素 ,  血管 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： AdaBoost ,  線形判別分析 , 【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 (3件)： 3D ,  ビデオ ,  顔認識