文献

J-GLOBAL ID：202002290697244343   整理番号：20A0961699

マルチタスク畳込みニューラルネットワークとLBP特徴に基づく埋め込み顔認識システム【JST・京大機械翻訳】

Embedded Face Recognition System Based on Multi-task Convolutional Neural Network and LBP Features

著者 (6件)： Zhang Mengyue (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China) ,  Liao Weihan (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China) ,  Zhang Jianlian (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China) ,  Gao Huisheng (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China) ,  Wang Fanyi (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China) ,  Lin Bin (Zhejiang University,State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIASE  ページ： 132-135  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： ニューラルネットワークと局所二値パターンアルゴリズムに基づいて,本論文は,高速,強いロバスト性,および高い認識精度を有する,チップFirefly-RK3399上の軽量人工顔認識システムを構築した。埋め込まれた人工知能顔認識システムは,主に顔検出,特徴抽出および認識から成る。顔検出のために,CaffeOnACLフレームワークの下のマルチタスク畳込みニューラルネットワーク(MTCNN)を利用し,顔認識アルゴリズムとして局所二値パターン(LBP)を適用した。実験により,著者らの人工知能組込み顔認識システムは,高い速度および精度を持ち,そしてそれは,容易に,そして,高い商業価値を持った。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： *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  人工知能 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 顔検出 ,  認識アルゴリズム ,  認識精度 ,  *マルチタスク ,  *顔貌認識 ,  軽量 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチタスク ,  畳込みニューラルネットワーク ,  LBP ,  埋め込み ,  顔認識