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J-GLOBAL ID：201802267421714501   整理番号：18A2232730

訓練可能な形状と色特徴を用いた顔画像からの性別認識【JST・京大機械翻訳】

Gender recognition from face images using trainable shape and color features

著者 (5件)： Azzopardi George (Faculty of Science and Engineering, Johann Bernoulli Inst. for Math. and CompSc., University of Groningen, the Netherlands) ,  Foggia Pasquale (Dept. of Computer Eng. and Electrical Eng. and Applied Mathematics, Faculty of Engineering, University of Salerno, Italy) ,  Greco Antonio (Dept. of Computer Eng. and Electrical Eng. and Applied Mathematics, Faculty of Engineering, University of Salerno, Italy) ,  Saggese Alessia (Dept. of Computer Eng. and Electrical Eng. and Applied Mathematics, Faculty of Engineering, University of Salerno, Italy) ,  Vento Mario (Dept. of Computer Eng. and Electrical Eng. and Applied Mathematics, Faculty of Engineering, University of Salerno, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 1983-1988  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： 顔画像からの性認識は重要な応用であり,人間の視覚システムから自明な細なものであっても,依然としてオープンコンピュータビジョン問題である。姿勢,照明,および表情における変化は,コンピュータシステムに対してそのような応用を困難にする問題のいくつかである。神経生理学的研究は,人間の脳が,顔の特定の部分の形状を分析することにより,外部キューの不在下でも,男性と女性を区別することができることを示している。本論文では,性別分類のために訓練可能な形状と色特徴を組み合わせた自動手順について述べた。特に,提案した方法は,訓練可能なCOSFIREフィルタにより,エッジベースとカラーベースの特徴を融合する。前者の特徴は顔の形状に関する情報を抽出することができるが,後者は顔の異なる部分における色のシェードに関する情報を抽出することができる。これら二つの特徴集合を用いて,スタック分類SVMモデルを作成し,GENDER-COLOR-FERETデータセットに対するその有効性を実証した。ここでは,96.4%の精度を達成した。Copyright 2019 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： 男性 ,  有効性 ,  女性 ,  待ち行列 ,  *顔画像 ,  フィルタ ,  表情 ,  計算機システム
準シソーラス用語： 性別分類 ,  神経生理学 ,  *性別 ,  *色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 訓練 ,  色特徴 ,  顔画像 ,  性別