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J-GLOBAL ID：201802246266999450   整理番号：18A1942567

バックボーン-分岐表現学習による野生における顔ランドマーク位置決め【JST・京大機械翻訳】

Facial Landmark Localization in the Wild by Backbone-Branches Representation Learning

著者 (5件)： Liu Lingbo (Sun Yat-sen University, School of Data and Computer Science, GuangZhou, China) ,  Li Guanbin (Sun Yat-sen University, School of Data and Computer Science, GuangZhou, China) ,  Xie Yuan (Sun Yat-sen University, School of Data and Computer Science, GuangZhou, China) ,  Lin Liang (Sun Yat-sen University, School of Data and Computer Science, GuangZhou, China) ,  Yu Yizhou (Department of Computer Science, The University of Hong Kong, HongKong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BigMM  ページ： 1-8  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： 顔のランドマーク局在化は,顔認識と解析において重要な役割を果たす。本論文において,著者らは,非制約およびクラッタ設定において,顔ランドマークを迅速かつ正確に位置決めするための,新しいカスケード型バックボーン完全畳込みニューラルネットワーク(BB-FCN)を提案した。提案したBB-FCNは,前処理なしに生画像から直接顔ランドマーク応答マップを生成する。それは,粗から微細なカスケードパイプラインに従い,それは,それらの位置をさらに精密化するために,すべての顔のランドマークの位置と,各タイプの検出されたランドマークのための1つのブランチネットワークを,ほぼ検出するためのバックボーンネットワークから構成される。広範な実験的評価により,提案したBB-FCNは,制約付き(すなわち,検出された顔領域のみ)および制約のない設定の下で,最先端の状態よりも著しく優れていることを実証した。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： *基幹回線 ,  前処理 ,  ネットワーク ,  *位置決め ,  精密化 ,  *学習 ,  画像 ,  クラッタ
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  顔貌認識 ,  局在化 ,  *ランドマーク , 【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 (5件)： バックボーン ,  分岐 ,  表現学習 ,  顔 ,  ランドマーク