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J-GLOBAL ID：202002220462000419   整理番号：20A2144038

偽顔の広範な認識【JST・京大機械翻訳】

Broad Recognition of Fake Faces

著者 (3件)： Luan Bo (School of Mathematical Science, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Li Xiaoqiang (Edu.Tech.Co, Ltd,Department of scientific research Campass,Beijing,China) ,  Wang Wenfeng (School of Electr. and Electr. Eng, Shanghai Institute of Technology,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICARM  ページ： 21-24  発行年： 2020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： 深層学習システム(DLS)は,常に多くのハイパーパラメータおよび複雑な構造のため,常に時間のかかるプロセスを必要とする。DLSにおけるいくつかのデータを更新するとき,完全な再訓練プロセスに直面した。これらの短所を得るために,ブロード学習システム(BLS)をC.L.Philip Chenによって確立して,それは人工知能の異なる方法を作ることを目指した。BLSにより,起源入力を変換し,特徴ノード(以下はfnとして表現)で拡張し,拡張ノード(以下をエンとして表現する)を広い意味で表現する。本論文では,BLSを偽顔の認識に適用した。以前の研究と異なり,fnとenの増分学習過程を変化させない摂動行列Pを含むことによりBLSの抗干渉能力をさらに検証した。考察したデータセットの性能に従って,BLSは,偽顔の認識においてDLSより効果的であった。他のデータセットに関する更なる検証はまだ必要である。Copyright 2020 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： 干渉 ,  人工知能 ,  *摂動
準シソーラス用語： 学習過程 ,  学習支援システム ,  ハイパーパラメータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 顔