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J-GLOBAL ID：202002246788960767   整理番号：20A1959048

コンピュータビジョンに基づく漢方薬の顔錯覚認識【JST・京大機械翻訳】

Facial Complexion Recognition of Traditional Chinese Medicine Based on Computer Vision

著者 (2件)： Lin Yi (Nanjing University of Finance & Economics,School of Information Engineering,Nanjing,China) ,  Wang Bin (Nanjing University of Finance & Economics,School of Information Engineering,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCIA  ページ： 113-117  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： 本論文では,客観的および定量的顔診断のための自動顔複合認識法の開発を試みた。TCM診断において,Ting,Jia,およびMingtangのような顔のいくつかの領域は,最も貴重な情報を提供することができるので,著者らは,顔の68のランドマークを決定するために,深い学習技術を使用して,関心領域(ROI)を分割するためにそれらの位置を使用する。多重色空間とテクスチャ特徴におけるカラーヒストグラムの統計的特性,口唇色特徴を次に紹介して,顔の複雑化を記述した。最後に,KNN,SVMおよびBPNNを含むいくつかの機械学習法を分類に用いた。著者らの方法の妥当性を検証するために,著者らは専門TCM医療施設から575の顔画像のデータセットを集めた。結果は,ROIのセグメンテーションのプロセスが,非セグメント化画像より高い精度を効率的に改良できることを示した。すべての3つの特徴を融合することによる提案方法は,既存の方法より高い91.03%の精度を達成して,顔の錯誤認識のために提案方法の有効性を証明した。顔画像の関心領域から特に複雑な特徴を抽出することは,非セグメンテーション画像から直接全体のコンプレッションを特徴づけるより高い分類精度を達成することを確認した。著者らは,顔色特徴が,TCM診断と一致するすべての使用された特徴の中で,複雑な分類のための最も重要な手がかりを提供することを示した。最後に,顔テクスチャ特徴および口唇色特徴を補完的手がかりとして使用でき,さらに複雑な分類精度を改善するために顔色特徴と融合したことを証明した。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： 学習 ,  セグメンテーション ,  多重化 ,  医療施設 ,  *コンピュータビジョン ,  有効性 ,  色空間 ,  *漢方製剤 ,  機械学習 ,  顔画像
準シソーラス用語： カラーヒストグラム ,  分類精度 ,  関心領域 ,  色特徴 ,  テクスチャ特徴 , 【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 (4件)： コンピュータビジョン ,  漢方薬 ,  顔 ,  錯覚