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J-GLOBAL ID：201802267400974985   整理番号：18A0258849

画像変動情報を用いた顔認識システム性能の推定【Powered by NICT】

On the estimation of face recognition system performance using image variability information

著者 (3件)： Khan Muhammad Aurangzeb (School of Computing and Communication, Infolab21, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, United Kingdom) ,  Xydeas Costas (School of Computing and Communication, Infolab21, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, United Kingdom) ,  Ahmed Hassan (School of Computing and Communication, Infolab21, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, United Kingdom)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 136  ページ： 619-632  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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： 顔画像データセットの画像の間に存在する変動の種類と量は有意に顔認識システム性能(FRSP)に影響を与える。これは適切な画像変動測定(VM)の開発を指摘しており,面型画像データセットに適用した。,顔画像データセットと期待されるFRSP値の画像変動特性の間に存在する関係のモデル化,を考えるVMを行うことができる。このようにして,本論文は,与えられた顔画像データセットに存在する全データ可変性を定量化するための新しい方法を示した。得られた変動測定(VM)は,FRシステム性能とVM(FRSP/VM)をモデル化した。VM画像データセットの間被験者内クラス相関特性の両方を考慮していることに注意すべきである。顔画像と四つの良く知られたFRシステムの十一個の公共利用可能なデータセットを用いて,計算機シミュレーションに基づく実験結果は,FRSP/VMベース予測誤差は0 10%の領域に閉じ込められていることを示した。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： モデリング ,  予測誤差 ,  計算機シミュレーション ,  顔画像 ,  *画像
準シソーラス用語： 被験者 ,  変動特性 ,  *システム性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 顔認識(FR) ,  画像顔データセットにおける信号変動 ,  顔面変動性測度とその関係FR性能へ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔認識 ,  システム性能 ,  推定