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J-GLOBAL ID：202202228452400174   整理番号：22A0980046

畳込みニューラルネットワークに基づくぼけ画像からの顔検出【JST・京大機械翻訳】

Face Detection from Blurred Images based on Convolutional Neural Networks

著者 (2件)： Roozbahani Katayoon Mohseni (University of Tehran,Department of Electrical and Computer Engineering, Alborz Campus,Tehran,Iran) ,  Zadeh Hamid Soltanian (University of Tehran,Department of Electrical and Computer Engineering,Tehran,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： MVIP  ページ： 1-10  発行年： 2022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： 本論文では,畳込みニューラルネットワークを用いてロバストかつ効率的に雑音の多い画像から顔検出を提案した。また,畳み込みニューラルネットワークを利用するぼやけた画像から顔検出の方法は,精度-再現と不連続性および連続性スコアに関する考慮の下で他の方法より優れていることを実証した。顔検出は顔認識のインフラストラクチャーである。また,それは,次のトピックスには制限されないが,交通監視,ステレオビデオ,テロリスト事故における大きな混雑からの犯罪,較正された立体画像,異種波長のセンサからの画像の顔アラインメント,運転免許写真,およびアニメーションを含む。このトピックスのいくつかの困難は,関節データセットの欠如,動き(変位),変化表現,集約的照明,高次元データを用いる場合の過剰適合の尤度,および多数のぼけと様々な側面の存在を含む。訓練されたニューラルネットワークのぼけカーネル推定や複雑なFourier係数のようなぼけ画像からの多重顔検出方法があり,無害なパッチを定義するメトリックスを発揮させる。本論文では,顔検出をより適用可能な畳み込みニューラルネットワークを適用して,雑音の多い画像とぼけ画像の顔検出を実行した。これは,畳込みニューラルネットワークの基礎に関するぼけ除去と顔検出の2つの技術の利用による。Copyright 2022 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 ,  雑音 ,  *ニューラルネットワーク ,  波長 ,  多重化 ,  検出法 ,  録画装置 ,  インフラストラクチャー ,  立体画像 ,  ステレオ音響 ,  アニメーション ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *顔検出 ,  尤度 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ぼけ ,  顔検出