誰のための顔の皮膚特徴の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Zheng Qian; Purwar Ankur; Zhao Heng; Lim Guang Liang; Li Ling; Behera Debasish; Wang Qian; Tan Min; Cai Rizhao; Werner Jennifer; Sng Dennis; van Steensel Maurice; Lin Weisi; Kot Alex C

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207639392072 整理番号：22P0322277

誰のための顔の皮膚特徴の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Facial Skin Feature Detection for Everyone

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

顔面皮膚状態の自動評価と理解は,根底にある健康問題の早期検出,生活様式と食事療法,皮膚ケア製品推薦などを含むいくつかの応用があり,皮膚品質評価を解消する優れたデータ資源として,野生における自己申告は,いくつかのデータ収集課題に悩まされている。正確な評価を保証する鍵は,異なる皮膚特徴の正確な検出である。著者らは,野生の自iesのために様々な皮膚音と年齢群を横断する自動顔面皮膚特徴検出法を提示する。特異的であるために,異なる皮膚音色,重症度レベル,および照明条件を有する自己画像のためのざ瘡,色素沈着,および皺の位置を注釈する。注釈は,注釈のためのボランティアを訓練する皮膚科医の助けを借りて,2相方式で行った。特徴検出のためのネットワークアーキテクチャとしてUnet++を採用した。本研究は,2相アノテーションスキームが,異なる民族性,皮膚音色,重症度レベル,年齢群,および照明条件を有する自己画像に対して,アクネ,色素沈着,および皺の正確な位置をロバストに検出できることを示している。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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