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J-GLOBAL ID：202102218174496110   整理番号：21A0565135

畳込みニューラルネットワークに基づく顔ネットの研究と実装【JST・京大機械翻訳】

Research And Implementation Of Facialnet Based On Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Liu Yunxiang (Shanghai Institute of Technology, SIT,Shanghai,China) ,  Ren Jinpeng (Shanghai Institute of Technology, SIT,Shanghai,China) ,  Wang Chunya (Shanghai Institute of Technology, SIT,Shanghai,China) ,  Yuan Xinxin (Shanghai Institute of Technology, SIT,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIIBMS  ページ： 179-183  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： 深層学習,人工知能および他の切断エッジ技術は,常に人々の日常生活に統合されている。寿命のどこでも見ることができる小型ベンディングマシンは,顔の支払い法の使用を始めている。顔画像の検出と認識は,もはや不可解であるが,顔情報と特性(性別,年齢,人種など)の解析と認識はまだ完全に成熟せず,顔情報認識の正確性を改善するために,顔情報認識モデルを設計した。特徴抽出部分は,8層畳込みニューラルネットワークを使用し,次に,性別認識と年齢認識のための分類器として2つの完全接続モジュールを使用する。実験結果は,このモデルが畳み込みニューラルネットワークの利点を用いて,モデルが顔の性別と年齢をより正確に予測できることを示した。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： 特徴抽出 ,  *人工知能 ,  認知モデル ,  顔画像
準シソーラス用語： ベンディングマシン ,  深層学習 ,  情報認知 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  切断エッジ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  顔 ,  ネット ,  研究 ,  実装