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J-GLOBAL ID：202202249284627593   整理番号：22A0994602

変換生成ネットワークに基づく素描顔認識【JST・京大機械翻訳】

Sketch face recognition via transformation generation network

著者 (4件)： Huo Xibao (北京信息科技大学 光電測試技術及儀器教育部重点実験室,北京 100101;北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101) ,  Cao Lin (北京信息科技大学 光電測試技術及儀器教育部重点実験室,北京 100101;北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101) ,  Guo Yanan (北京信息科技大学 光電測試技術及儀器教育部重点実験室,北京 100101;北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101) ,  Du Kangning (北京信息科技大学 光電測試技術及儀器教育部重点実験室,北京 100101;北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 43  号： 1  ページ： 269-276  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スケッチ画像と可視光画像の間の大きなモード差異の問題を解決するために,本論文は,交差モード画像生成とスケッチ顔認証を同時に実現するために,変換に基づくネットワークベースの顔認証方法を提案した。変換生成ネットワークは,生成器,識別子,および特徴変換ネットワーク(Sネットワーク)から成る。生成器は画像を生成し、識別器は画像に二種類のモード情報を持ち、Sネットワークは高度な意味特徴を抽出し、画像と識別を補助する。エンドツーエンド訓練を用いてモデルパラメータを更新し,認識損失制約項の導入により,より良いスパンモード画像を生成し,生成したスパンモード画像を通してモード差による認識精度損失を低減した。UoM-SGFSv2,e-PRIPなどの顔データセットでこの方法の認識性能を検証し,実験結果は,この方法が他の比較アルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  弁別器 ,  情報 ,  *ネットワーク ,  精度 ,  *顔 ,  変換 ,  エンドツーエンド方式 ,  画像合成 ,  パラメータ ,  絵画 ,  認証
準シソーラス用語： スケッチ ,  モデルパラメータ ,  認識精度 ,  顔認証 ,  可視画像 ,  識別子 ,  特徴変換 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (1件)： 顔認識