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J-GLOBAL ID：202102290748240300   整理番号：21A1541682

監査研究における顔認識アルゴリズムの研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research and Application of Facial recognition Algorithm in Audit Investigation

著者 (10件)： Wang Hairong (School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Wang Hairong (Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Li Weibo (School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Li Weibo (Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Wan Quan (School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Wan Quan (Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Yan Hua (School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Yan Hua (Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Xiang Rui (School of Computer Science & Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Xiang Rui (Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1865  号： 4  ページ： 042061 (13pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 監査調査における顔画像認識の応用場面に狙いを定めて,まず第一に,対応する環境干渉を有する顔データセットを,データの多様性を増加するためにシミュレートする。前処理段階において,適応ヒストグラム照明バランスと模擬ガラスカバーの改良方法を画像強調のために使用する。モデル訓練段階において,最適重量再過負荷モデル訓練アルゴリズムを提案した。実験結果は,応用場面における顔認識の精度,ロバスト性および効率が,画像強調前処理の改善および最適重量再負荷のモデル訓練によって改善されることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  照明 ,  前処理 ,  *画像強調 ,  過負荷 ,  ヒストグラム ,  ロバスト性 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *認識アルゴリズム , 【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 (5件)： 監査 ,  研究 ,  顔認識 ,  アルゴリズム ,  応用