文献

J-GLOBAL ID：202202251226826625   整理番号：22A1164806

深層転送学習アプローチを用いた認証と表情解析システム【JST・京大機械翻訳】

Authentication and Facial Expression Analysis System using Deep Transfer Learning Approach

著者 (2件)： Jatain Rashmi (Banasthali Vidyapith,Department of Computer Science,Rajasthan) ,  Jailia Manisha (Banasthali Vidyapith,Department of Computer Science,Rajasthan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1209-1214  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： 今日,深層と転送学習技術とそのアルゴリズムは,画像認識と分類タスクのためのコンピュータビジョン分野の研究分野においてより一般的になった。CNN,DNNなどの画像認識と分類問題の研究分野で広く使われる様々な種類のニューラルネットワークがある。本研究では,2つのカスタマイズモジュールを提案し開発した。最初のモジュールはオンライン検査システムにおける学生の認証に使用される。第2のモジュールは,オンライン検査の間,学生の行動解析と顔表情認識を見つけることである。提案した認証と表情解析モジュールを,CNNの特徴と事前訓練アーキテクチャとの転送学習アプローチを結合することによって構築する。提案したシステムを開発するために,用いたモデルを訓練し,様々なデータセットを用いて検証した。また,オンライン検査期間中の学生の性能を計算した。これらの深層学習モデルの精度は,訓練と試験モデルに使用されるデータ量に基づいた。訓練と試験データセットは,モデルが構築されるべき問題のタイプに依存する。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： アルゴリズム ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ ,  カスタム化 ,  画像認識
準シソーラス用語： 表情認識 ,  行動解析 ,  オンライン ,  検査システム ,  データ量 ,  表情分析 ,  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 (5件)： 深層 ,  転送 ,  学習 ,  認証 ,  表情解析