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J-GLOBAL ID：202202256362951719   整理番号：22A1117606

GRA-GAN:性,人種および年齢の画像スタイル伝達のための生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

GRA-GAN: Generative adversarial network for image style transfer of Gender, Race, and age

著者 (4件)： Kim Yu Hwan (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, 30 Pildong-ro 1-gil, Jung-gu, Seoul 04620, South Korea) ,  Nam Se Hyun (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, 30 Pildong-ro 1-gil, Jung-gu, Seoul 04620, South Korea) ,  Hong Seung Baek (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, 30 Pildong-ro 1-gil, Jung-gu, Seoul 04620, South Korea) ,  Park Kang Ryoung (Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University, 30 Pildong-ro 1-gil, Jung-gu, Seoul 04620, South Korea)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 大量の利用可能なデータにもかかわらず,最近,年齢推定に関する研究で使用されているデータセットは,人種または性別の異なる年齢分布により,年齢クラス不均衡問題を伴う。これは,訓練データが片側に向けて整列し,最終的に年齢推定の普遍性を低下させる過剰適合をもたらす。ゲーム問題は,人種および性認識の場合に発生する。この問題は,以前に訓練された分布や,以前に訓練された配布で考慮されない人種や性別情報に不十分な年齢画像が,以前に訓練された分布と同一である画像として新たに作成できるかどうかを解決できる。したがって,符号器と復号器の特徴のチャネルワイズと乗算ベースの情報融合に基づく性別,人種,および年齢(GRA-GAN)の画像スタイル移動のための生成敵対ネットワークによる人種,年齢,および性画像変換技術を提案する。4つのオープンデータベース(MORPH,AAF,AFAD,およびUTK)を用いた実験は,著者らの方法が最先端の方法より優れていることを示した。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： ゲーム ,  情報 ,  推定 ,  *ネットワーク ,  復号器 ,  認識 ,  乗算 ,  顔 ,  *年齢 ,  *画像 ,  符号器 ,  チャネル ,  画像変換 ,  普遍性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  年齢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 顔画像変換 ,  人種と性別の年齢推定と分類 ,  GRA-GAN ,  エンコーダおよび復号器特徴のチャネル毎および乗算ベースの情報融合

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)： GaN ,  性 ,  人種 ,  年齢 ,  スタイル ,  敵対