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J-GLOBAL ID：201802255569964752   整理番号：18A0519111

訓練条件の外CNNの研究【Powered by NICT】

A study of CNN outside of training conditions

著者 (3件)： Dahia Gabriel (Intelligent Vision Research Lab, Department of Computer Science, Federal University of Bahia) ,  Santos Matheus (Intelligent Vision Research Lab, Department of Computer Science, Federal University of Bahia) ,  Segundo Mauricio Pamplona (Intelligent Vision Research Lab, Department of Computer Science, Federal University of Bahia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3820-3824  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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,近年における顔認識における主要な開発である。しかし,その記述能力はいくらか研究した。本論文では,カラー画像を用いただけの訓練CNNがこれらの他のモダリティに三種類の公開利用可能なCNNモデルの性能を評価することで深さと近赤外顔画像を適切に記述するに十分であることを示した。さらに,LFWのヒューマンパフォーマンスに匹敵する結果を示すにもかかわらず,全てではないCNNは他のシナリオにおける人間認識面のように振舞うことを見出した。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： 近赤外線 ,  カラー画像 ,  モデル ,  顔画像 ,  *ヒューマンパフォーマンス
準シソーラス用語： モダリティ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 訓練 ,  CNN ,  研究