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J-GLOBAL ID：201802246363897760   整理番号：18A0384940

深いネットワークにおける特徴注入による大きな年齢ギャップ顔検証【Powered by NICT】

Large Age-Gap face verification by feature injection in deep networks

著者 (1件)： Bianco Simone (University of Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Ed. U14, Milan, 20126, Italy)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 90  ページ： 36-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大きな年齢ギャップを横切る顔検証のための新しい方法と,大きな年齢ギャップ(LAG)データセット,小児/若年から画像を用いた成体/老齢野生における年齢の変動を含むデータセットを紹介した。提案した方法は,大規模データセットに対する顔認識タスクのための事前訓練された深層畳込みニューラルネットワーク(DCNN)を利用し,大きな年齢ギャップ顔検証タスクのための微調整。微調整は対照的な損失関数を用いたシャムアーキテクチャで実行した。特徴注入層は,検証精度を高めるために導入し,外部特徴を利用する類似性計量を学習するDCNNの能力を示している。LAGデータセット上での実験結果は,筆者らの方法を考慮した最新の顔検証解より性能が優れていることができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 成体 ,  類似性 ,  子供 ,  画像 ,  *ネットワーク ,  損失関数 ,  老年 ,  学習
準シソーラス用語： 微調整 ,  大規模データセット ,  若年 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 顔検証 ,  深い学習 ,  断面年齢顔検証

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 注入 ,  年齢 ,  ギャップ ,  検証