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J-GLOBAL ID：202102275341822567   整理番号：21A1206640

関節損失と顔ランドマークを用いた学習ベース年齢推定【JST・京大機械翻訳】

Learning Based Age Estimation Using Joint Loss and Facial Landmarks

著者 (2件)： Hsu Min Chen (Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University) ,  Ding Jian-Jiun (Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IS3C  ページ： 106-109  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： 年齢認識はコンピュータビジョン,監視システム,コマースにおいて重要な技術である。それは,特定の場所における年齢制限,飲酒制限,および交通アプリケーションにおける不足または高齢運転者のためのリミナーを含む,多くのシナリオに適用できる。本研究では,ランドマークベースのアラインメント,注意モデル,および深層学習アーキテクチャにおける期待値法を適用する正確な年齢認識アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは3つの段階から成る。第一段階は,顔検出,作付け,顔アラインメント(各顔の位置と角度を正規化),およびコントラスト調整を含むデータ前処理である。第二段階は特徴抽出モデルである。それは,注意機構による残差注意モデルに基づいた。さらに,ドメインフィルタ,関節損失,および顔ランドマーク抽出も採用する。第3段階は分類モデルである。その入力は,2次段階と入力画像で抽出されたl024次元特徴である。次に,期待値法を用いて,陽的年齢を計算した。シミュレーションは,提案したアルゴリズムが他の年齢推定法より優れ,正確に年齢を推定することが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： アラインメント ,  アルゴリズム ,  コントラスト ,  *学習 ,  特徴抽出 ,  残差 ,  期待値 ,  監視装置 ,  飲酒 ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン ,  計算機アーキテクチャ ,  正規化
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  深層学習 , 【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)： 関節 ,  損失 ,  顔 ,  ランドマーク ,  学習 ,  年齢推定