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J-GLOBAL ID：202102215818185542   整理番号：21A0065314

分割閾値モデルに基づく人間の顔特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Human Face Feature Extraction Based on a Partition Threshold Model

著者 (4件)： Tian Yuqing (The University of Hong Kong,Industrial Manufacturing and System Engineering Department,Pokfulam,Hong Kong,China) ,  Wang Siyu (The University of Hong Kong,Industrial Manufacturing and System Engineering Department,Pokfulam,Hong Kong,China) ,  Bi Sheng (The University of Hong Kong,Industrial Manufacturing and System Engineering Department,Pokfulam,Hong Kong,China) ,  Xi Ning (The University of Hong Kong,Industrial Manufacturing and System Engineering Department,Pokfulam,Hong Kong,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CYBER  ページ： 271-276  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： 画像特徴抽出技術は,科学,教育,航空宇宙,国家防御,および工業生産などの生活の全ての側面に適用された。例えば,絵画ロボットは人間の美的基準を満たす顔抽出法を必要とする。本論文は,主に,変化可能かつ複雑な背景に対する人間の顔の条件付き二値抽出の問題を解決し,異なる照明環境の下で,より良い人間の顔画像特徴抽出とより高い画像処理速度を達成するために,1つの画像を処理するための平均時間は3.3秒である。画素値情報だけを使用する従来の分割法と異なり,著者らの方法は,皮膚色モデル,顔のエッジ構造,および分割における画素情報を結合した。本論文で提案した分割閾値モデルを用いて,各分割における適切な閾値を計算し,各画像分割が対応する閾値を得た。実験結果は,この方式のロバスト性を実証した。Copyright 2021 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： ロボット ,  *特徴抽出 ,  画像処理 ,  分割法 ,  工業生産 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 肌色 ,  画像セグメンテーション ,  画素値 ,  航空宇宙 ,  *閾値モデル ,  画像特徴抽出 , 【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)： 閾値モデル ,  人間 ,  顔 ,  特徴抽出