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J-GLOBAL ID：202002289530444337   整理番号：20A2615766

部分的顔からの顔属性検出のためのセグメントベース法【JST・京大機械翻訳】

Segment-Based Methods for Facial Attribute Detection from Partial Faces

著者 (3件)： Mahbub Upal (Department of Electrical and Computer Engineering, Center for Automation Research, UMIACS, University of Maryland, College Park, MD) ,  Sarkar Sayantan (Department of Electrical and Computer Engineering, Center for Automation Research, UMIACS, University of Maryland, College Park, MD) ,  Chellappa Rama (Department of Electrical and Computer Engineering, Center for Automation Research, UMIACS, University of Maryland, College Park, MD)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 11  号： 4  ページ： 601-613  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  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： 顔からの属性検出の最先端の方法は,ほとんど常に完全で隠蔽されていない顔の存在を仮定する。従って,それらの性能は部分的に可視で閉塞した面に対して劣化する。本論文では,部分的に隠蔽された顔における属性検出を行うために明示的に設計された深い畳み込みニューラルネットワークベースの方法であるSPLITFACEを導入した。入力としていくつかの顔セグメントと完全な顔を取り上げて,提案方法はデータ駆動方式を採用し,どの属性が顔セグメントを局所化するかを決定する。ネットワークのユニークなアーキテクチャは,各属性を複数のセグメントによって予測することを可能にし,それは,ローカルおよびグローバル決定をブースト性能に組み合わせるための委員会マシン技術の実現を可能にする。セグメントベース予測へのアクセスにより,SPLITFACEは,顔の可視部分に局所化されるそれらの属性を,全面の存在に頼ることなく,よく予測することができる。標準評価のためのCelebAとLFWA顔属性データセットを用いた。また,両データセットを修正し,顔を隠蔽し,部分顔上の属性検出アルゴリズムの性能を評価することができた。著者らの評価は,SPLITFACEが,特に部分的顔に対して,他の最近の方法よりも著しく優れていることを示した。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： *ネットワーク ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 可視領域 ,  局在化 ,  データ駆動 ,  検出アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 顔 ,  属性 ,  セグメント