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J-GLOBAL ID：202202216570249888   整理番号：22A0942026

隠蔽顔認識のための強化核ノルムベース行列回帰【JST・京大機械翻訳】

Enhanced nuclear norm based matrix regression for occluded face recognition

著者 (6件)： Li Qin (School of Software Engineering, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, China) ,  He Huihui (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an 710071, China) ,  Lai Hong (School of Software Engineering, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, China) ,  Cai Tie (School of Software Engineering, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, China) ,  Wang Qianqian (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an 710071, China) ,  Gao QuanXue (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an 710071, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 126  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔認識のタスクのための効果的アプローチをこの論文で提案し,それは強化核ノルムベースのマトリックス回帰モデルとして問題を定式化して,再構成画像の低ランク特性を探究する。以前の研究は既に,誤差画像の低ランク表現を得て,有望な認識率を得るために,核ノルムを利用した。理論的観察を通して再構成画像の低ランク特性によって動機づけられて,著者らのモデルは,表現残差だけでなく再構成画像にも核ノルム制約を課した。提案方法は,誤差画像の2D構造情報を保存して,顔認証タスクのために重要な画像を再構成する。提案モデルの性能をさらに改善するために,様々なシナリオの下で異なる正則化項の影響を探究した。いくつかのベンチマークデータセットに関する広範な実験は,特に,隣接オクルージョンと照明変化に対するロバスト性に関して提案モデルの有効性を示し,それは最も競合的な方法に対して優れた性能を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *行列 ,  残差 ,  画像 ,  再構成 ,  モデル ,  二次元 ,  正則化 ,  回帰モデル ,  有効性 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  *ノルム ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： 顔認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 顔認識 ,  隠された画像 ,  核ノルム ,  低ランク

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 隠蔽 ,  顔認識 ,  強化 ,  核 ,  ノルム ,  行列