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J-GLOBAL ID：202202248297701578   整理番号：22A1088290

年齢不変顔認識システムのための並列深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Parallel Deep Learning Approach for Age Invariant Face Recognition system

著者 (3件)： Dharavath Krishna (Vardhaman College of Engineering, Shamshabad,Hyderabad,India) ,  Gaini Amarnath (Marri Laxman Reddy Institute of Technology and Management, Dundigal,Hyderabad) ,  Adla Viod (Marri Laxman Reddy Institute of Technology and Management, Dundigal,Hyderabad)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 01-06  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： 年齢ロバスト顔認識は,様々なアプリケーションに実装する挑戦的な技術である。その最も重要な特徴の一つは,人体の異なる形状およびテクスチャにより異なる顔特徴を同定する能力である。これらの変動はすべて,貧弱な認識性能をもたらす。ソフトコンピューティング方法論は,より良い認識結果を達成することを助けた。深層学習は顔認識の観点から有望な技術と考えられている。しかし,この分野における進歩にもかかわらず,多くの課題が残っている。本論文では,高次元二値パターン特徴および並列深層畳込みニューラルネットワークを用いた,年齢不変顔同定システムを提案した。2つの標準データセット,すなわちFGNETとCACDに関する実験を行った。著者らの方法は既存の技術より優れ,高い認識精度を提供する。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： *応用プログラム ,  高次元 ,  ロバスト性 ,  IDシステム
準シソーラス用語： ソフトコンピューティング ,  認識精度 ,  顔貌認識 ,  *深層学習 , 【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 (4件)： 年齢 ,  不変 ,  顔認識 ,  深層学習