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J-GLOBAL ID：201902213263264273   整理番号：19A2107573

人物顔認識における単一サンプルで使用される深部畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Convolutional Neural Network Used in Single Sample per Person Face Recognition

著者 (6件)： Zeng Junying ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Zhao Xiaoxiao ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Gan Junying ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Mai Chaoyun ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Zhai Yikui ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Wang Fan ( School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen 529020, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人当たりの単一サンプル(SSPP)による顔認識(FR)はコンピュータビジョンにおける挑戦である。訓練される1つのサンプルだけがあるので,それは姿勢,照明などの顔の変化を作り,予測するのが難しい。この問題を克服するために,本論文は,タスクを処理するために伝統的で深い学習(TDL)法を組み合わせた方式を提案する。最初に,それは従来のアプローチに基づく拡張サンプル方法を提案した。他の拡張サンプル法と比較して,この方法は容易に便利に使用できる。その上,それはdisgu,発現,および混合変動のようなサンプルを生成することができる。第二に,それは伝達学習を使用して,よく訓練された深い畳込みニューラルネットワーク(DCNN)モデルを導入して,次に,DCNNモデルを微調整するためにいくつかの拡張サンプルを選択した。第3に,微調整モデルを用いて実験を実施した。AR顔データベース,Extrend Yale B顔データベース,FERET顔データベース,およびLFWデータベースに関する実験結果は,TDLがSSPP FRにおいて最先端の性能を達成することを実証した。Copyright 2018 Junying Zeng et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  データベース ,  コンピュータビジョン ,  *拡大
準シソーラス用語： 微調整 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (50件)：

• G. Sang, J. Li, Q. Zhao, "Pose-invariant face recognition via RGB-D images," Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2016, pp. 9, 2015.
• W. Wang, L. Xu, "A modified sparse representation method for facial expression recognition," Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2016, pp. 12, 2016.
• C. Benjamin, M. Ennio, "Mitigation of effects of occlusion on object recognition with deep neural networks through low-level image completion," Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2016, pp. 15, 2016.
• W. Li, J. Peng, "Gait recognition with a single sample per person," Proceedings of Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), pp. 1-6, Jeju, Korea, December 2016.
• T. Song, X. Wang, M. Yang, S. Yu, L. Shen, "Triple local feature based collaborative representation for face recognition with single sample per person," Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 3234-3238, Phoenix, AZ, USA, September 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 人物 ,  顔認識 ,  サンプル ,  深部 ,  畳込みニューラルネットワーク