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J-GLOBAL ID：202202227454007025   整理番号：22A0942021

ディム画像のための深い顔認識【JST・京大機械翻訳】

Deep face recognition for dim images

著者 (2件)： Huang Yu-Hsuan (Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University, Taipei, 10617, Taiwan) ,  Chen Homer H. (Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University, Taipei, 10617, Taiwan)
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： 多くの最先端の深い顔認識モデルの性能は,低照度の下で捉えられた画像に対して著しく劣化し,主に,薄暗いプローブ顔画像の特徴は,正常照明ギャラリー画像のそれらとよく整合できないためである。この課題は,顔画像の照明を強化し,得られた画像だけで顔認識を行うことで満足に対処できない。特徴復元ネットワーク,特徴抽出ネットワーク,埋込みマッチングモジュールから成る新しい深層顔認識フレームワークを提案した。特徴復元ネットワークは,生画像と照明増強画像から特徴画像を生成するために畳み込みニューラルネットワークに基づく2分岐構造を採用する。特徴抽出ネットワークは特徴画像を埋込みに符号化し,次に顔検証と同定のための埋込みマッチングモジュールによって使用する。全体の検証精度は,顔(SoF)データセット上でテストされたとき,1.1%から6.7%に改善された。顔同定のために,ランク-1同定精度は2.8%によって改善された。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： 照度 ,  プローブ ,  ネットワーク ,  照明 ,  特徴抽出 ,  *顔 ,  *画像 ,  モデル ,  深層 ,  同定 ,  顔画像 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： ギャラリ ,  *顔貌認識 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 顔認識 ,  Dim画像 ,  ランク1同定精度 ,  二分岐ネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 顔認識