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J-GLOBAL ID：201802244299781811   整理番号：18A0537467

最大correntropy基準正則化カスケード自動符号器を用いた顔画像における失われた領域完備化【Powered by NICT】

Missing area completion in facial images using maximum-correntropy-criterion regularized cascading autoencoder

著者 (1件)： Lu Hangwei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, FL 32611)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPAC  ページ： 696-700  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： ヒト顔画像の失われた領域完成は学術領域と人々の日常生活の両方で重要な役割を果たす。ニューラルネットワークを用いた完成性能は建築設計と採用された費用関数の両方に強く依存している。この目的のために,本論文では,顔画像完備化のための最大correntropy基準正則化カスケードオートエンコーダを提案した。LFWcrop顔データセットおよびFrey顔データベースでの実験の結果は,MCC正則化されたCAEネットワークは,欠損領域で一般的な人間の顔特徴を生成するために実行されることを示した。完成精度を同じデータセットにおける制限されたBoltzmannマシン(RBM)を用いた場合と比較して約5%を改善する。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： ネットワーク ,  *顔画像 ,  ニューラルネットワーク ,  建築設計 ,  費用関数 ,  *正則化 ,  Boltzmannマシン ,  ヒト ,  *符号器
準シソーラス用語： 顔データベース ,  日常生活 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 正則化 ,  カスケード ,  符号器 ,  顔画像