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J-GLOBAL ID：202002260412635124   整理番号：20A0951360

顔同定システムのためのエージェントベース文脈意識フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Agents based Context-Aware Framework for Facial Identification System

著者 (2件)： Shukur Fatina (School of Computing, The University of Buckingham,Buckingham,UK) ,  Sellahewa Harin (School of Computing, The University of Buckingham,Buckingham,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BICOP  ページ： 1-4  発行年： 2019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： 顔認識システムにおける研究は,特定の条件下でアルゴリズム性能を改善するか,または不均一条件下での平均性能を増加させることに焦点を合わせてきた。典型的なシステムは,アルゴリズム,顔特徴表現が最良の平均結果を達成するために固定されているので,特定の瞬間のために最適レベルで実行するのによく適合しない。従って,同定の任意の例に対して,最良の前処理,特徴,分類器を選択できる文脈認識適応顔同定システムを設計する必要がある。本論文では,提案フレームワーク[1][2]の実際的な実装と評価に焦点を合わせ,その動作コンテキストを認識し,与えられた顔画像を同定するための適切なアプローチを選択するためにそれ自身を適応させた。これは,エージェント技術を用いて,顔識別プロセスの重要な段階における決定を行うために,システムを知的で適応可能な機構を与えることによっている。エージェントは,与えられたテスト画像のための最良の同定精度を最適化するために,最も適切な前処理,特徴およびマッチスコアを選択するために,環境条件および応用要求のようなコンテキスト情報を使用する。このフレームワークの中で,2つの戦略におけるエージェントの使用を提案した。1)従来の融合アプローチの代替としてのエージェントベースの適応スコア選択技術,2)既存の適応および非適応技術への改良としてのエージェントベースの統合技術。ここで示した実験結果は,エージェントを使用する技術が,他の既存技術の性能と同様に,顔認識システムで一般的に使用される従来の融合戦略より優れていることを実証した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  前処理 ,  *エージェント ,  *IDシステム ,  顔画像
準シソーラス用語： 環境条件 ,  顔貌認識 ,  エージェント技術 ,  特徴表現 ,  コンテキスト情報 , 【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 (6件)： 顔 ,  同定システム ,  エージェント ,  文脈 ,  意識 ,  フレームワーク