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J-GLOBAL ID：201802262967424305   整理番号：18A0938583

ランドマーク指向奥行ワーピングを用いたロバストな交差姿勢顔認識【JST・京大機械翻訳】

Robust cross-pose face recognition using landmark oriented depth warping

著者 (4件)： Hsu Gee-Sern (Jison) (Artificial Vision Laboratory, Dept. of Mechanical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei City 106, Taiwan) ,  Ambikapathi ArulMurugan (Utechzone Co. Ltd., New Taipei City 23552, Taiwan) ,  Chung Sheng-Luen (Dept. of Electrical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei City 106, Taiwan) ,  Shie Hung-Cheng (Dept. of Mechanical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei City 106, Taiwan)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 53  ページ： 273-280  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  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： ロバストな交差姿勢顔認識のために,顔ランドマークと深さゆがみを利用する新しいアプローチを提案した。既存の三次元再構成ベースの交差姿勢認識アルゴリズムとは異なり,提案したアルゴリズムは,深さゆがみにより計算的に高価な三次元再構成手順を置き換えるために,自動的に同定された広範な顔ランドマークを利用する。与えられた顔は,それにより最も類似した3D参照モデルに登録される。プローブ顔画像に整合させると,ギャラリーにおける登録された深さ方向の顔がプローブ画像の方向に整列するように回転され,次に,スパース回帰が正しい人を同定するために使用される。さらに,眼鏡を用いてより挑戦的なケースを扱うために,著者らは,深いワーピングの前に,修復手順と組み合わせた強化された回帰木構造モデル(RTSM)を考案し,採用した。提案したロバストな交差姿勢認識(rCPR)アルゴリズムをPIEとマルチPIEデータベース上で厳密に検証し,その優れた有効性を実証するために最新の最新手法と比較した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  規範モデル ,  透視図法 ,  ゆがみ ,  顔画像 ,  プローブ ,  三次元 ,  再構成
準シソーラス用語： 姿勢認識 ,  3D画像再構成 ,  *ワーピング ,  *奥行 ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 顔認識 ,  交差姿勢 ,  顔のランドマーク ,  深さ整経 ,  スパース再構成 ,  RTSM ,  PIEとマルチPIEデータベース

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ランドマーク ,  奥行 ,  ワーピング ,  ロバスト ,  交差 ,  姿勢 ,  顔認識