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J-GLOBAL ID：202202235398988109   整理番号：22A0446373

現実的な光発生を強制するエンドツーエンドディープスケッチ対フォトマッチング【JST・京大機械翻訳】

End-to-End Deep Sketch-to-Photo Matching Enforcing Realistic Photo Generation

著者 (7件)： Capozzi Leonardo (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Capozzi Leonardo (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Pinto Joao Ribeiro (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Pinto Joao Ribeiro (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Cardoso Jaime S. (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Cardoso Jaime S. (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Rebelo Ana (INESC TEC, Porto, Portugal)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 451-460  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 公共空間,ニュース,およびソーシャルメディアに投稿された法医学スケッチを用いて,疑念を位置決めする従来のタスクは,困難なタスクである。このプロセスを改善するためにコンピュータビジョンを使用する最近の方法は,警察データベースにおけるスケッチ認識のためのエンドツーエンドネットワーク(一般的に性能改善)を使用せず,または/または,自動マッチングプロセスが失敗するならば,代替として使用できるスケッチの光現実的表現を提供しないので,限界を示す。本論文では,条件付き生成敵対ネットワーク(cGAN)とエンドツーエンドモデルとして共同最適化される事前訓練顔認識ネットワークを用いて,これら2つの特性を組み合わせる方法を提案した。モデルは,与えられたデータベースにおける潜在的疑念の短いリストを同定できるが,cGANは,代替マニュアルマッチングプロセスをサポートするための中間の現実的な顔表現を提供する。CUFS,CUFSFおよびCelebAデータベースからのスケッチ-光対の評価により,提案手法は,ほとんどのタスクにおいて最先端技術よりも性能が優れており,中間光現実的表現の強制は,小さな性能低下のみをもたらすことを明らかにした。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データベース ,  ネットワーク ,  発電 ,  警察 ,  *エンドツーエンド方式 ,  法医学 ,  表情 ,  コンピュータビジョン ,  ニュース
準シソーラス用語： 公共空間 ,  スケッチ ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ディジタル法医学 ,  スケッチ ,  発電

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  交換・交換機  (ND11020E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 現実 ,  強制 ,  フォト ,  マッチング