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J-GLOBAL ID：202202253699737522   整理番号：22A0575757

グラフマッチングと擬似ラベルを用いた顔検出と顔ランドマークの位置決め【JST・京大機械翻訳】

Joint face detection and Facial Landmark Localization using graph match and pseudo label

著者 (3件)： Pan Zhiqun (University of Shanghai for Science and Technology, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, Shanghai 200093, China) ,  Wang Yongxiong (University of Shanghai for Science and Technology, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, Shanghai 200093, China) ,  Zhang Sunjie (University of Shanghai for Science and Technology, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, Shanghai 200093, China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 102  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔検出と顔ランドマーク位置決め(FLL)は,バウンディングボックスと顔ランドマークの両方のアノテーションを有する訓練サンプルが取得するのに高価であるため,よく統合されていない。本論文では,関節顔検出とFLLのための実時間フレームワークを提案した。2つのタスク間の相乗作用を利用して,次に,顔ランドマークと顔領域の位置を予測するために,完全畳込みネットワークを設計した。さらに,FLLにおけるクラスタ仮定を観察し,従って,不正確/雑音アノテーションに起因する有害効果を除去するだけでなく,厳密,不正確および粗粒ラベルの完全利用も行う,漸進的な擬似ラベリング訓練を提案した。モデル推論後のボトムアップ顔組立を完了するために,学習可能なパラメータのない2つのグラフマッチングアルゴリズムを提案した。全フレームワークはエンドツーエンド属性を維持した。大規模な実験は,著者らのアプローチが,精度と実行時間の両方で,異なるデータセットにおける顔検出とFLLに関して最先端のレベルを達成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  畳込み ,  学習 ,  ネットワーク ,  相乗作用 ,  位置決め ,  *顔 ,  クラスタ ,  エンドツーエンド方式 ,  アノテーション ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： *顔検出 ,  実行時間 ,  ランドマーク ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 顔検出 ,  顔ランドマーク位置決め ,  擬似ラベル ,  完全畳込みネットワーク ,  グラフマッチング

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

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフマッチング ,  擬似 ,  ラベル ,  顔検出 ,  顔 ,  ランドマーク