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J-GLOBAL ID：201902258565084689   整理番号：19A0871368

単一サンプル顔認識のためのブロックスパース構造による低ランク正則化一般表現の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Low-Rank Regularized Generic Representation With Block-Sparse Structure for Single Sample Face Recognition

著者 (4件)： Liu Fan (College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China) ,  Ding Yuhua (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Xu Feng (College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China) ,  Ye Qiaolin (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 30573-30587  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,顔認識における人物問題当たりの単一サンプルを扱うための新しい低ランク正規化一般表現法を提案した。これは,プローブデータセットと一般的変動情報から構造情報を同時に用いる。各顔画像を重複パッチに分割し,その分類結果を集約して最終結果を生成した。8つの最近接パッチを抽出することにより各パッチに対する部分空間を生成し,再構成係数に低ランク制約を課すことにより部分空間間の関係を探索した。さらに,係数行列に対するブロックスパース性制約を,表現の識別をさらに促進するために課した。また,一般的顔データセットからクラス内顔変動を学習するための辞書学習法を提案した。これにより,非コヒーレンス正則化アイテムにより,変動辞書から顔輪郭雑音を分離した。4つの公開顔データベースに関する実験結果は,表情,照明,オクルージョン,および時間変化に対する著者らのアプローチのロバスト性を示すだけでなく,顔スケッチ認識の有効性も実証した。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： ロバスト性 ,  正規化 ,  経時変化 ,  顔画像 ,  オクルージョン ,  コヒーレンス ,  *正則化 ,  有効性 ,  再構成 ,  雑音 ,  プローブ
準シソーラス用語： スケッチ ,  辞書学習 ,  部分空間 ,  *顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプル ,  顔認識 ,  正則化 ,  表現 ,  学習