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J-GLOBAL ID：202202260269393593   整理番号：22A0788266

残差ニューラルネットワークに基づく実時間顔認識【JST・京大機械翻訳】

Real Time Face Recognition Based on Residual Neural Network

著者 (3件)： Labiadh Imen (University of Tunis, RIFTSI, ENSIT,Department of Electrical Engineering,Tunis,Tunsia,1008) ,  Seddik Hassene (University of Tunis, RIFTSI, ENSIT,Department of Electrical Engineering,Tunis,Tunsia,1008) ,  Ben Chaabane Salim (University of Tunis, CEREP, ENSIT,Department of Electrical Engineering,Tunis,Tunsia,1008)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCIT  ページ： 399-404  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： 本研究は,提案された大域的平均プール層(GAP)を再検討し,また,それが,人間の顔の特性を表す最終畳み込み層を得るために使用するシステム(GAP)によって動作するので,ネットワークResNet50の型の変化によって,深い残差ニューラルネットワークが,顕著な位置確認能力を持ち,同じ技法で動作する,しかし,ネットワークResNet50の型の変化によって,どのように,その方法に,光を当てるかを,明らかにするのに光を投げかけるものである.という点に光を投げかけるものである.また,それは,ネットワークResNet50の型の変化によって,また,それは,人間の顔の特性を表現するために使用された。著者らの実験では,顔を検出するこの技術の効率性率を持つために,多くのぼけ画像の追加による「y顔」データセットを使用した。提案方法からの実験結果および「顔」データセットに対する顔認識率を検証し,最近の技術と比較した。このネットワークに基づく使用したデータセットの顔認識率は99%であり,有効性を示した。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： 畳込み ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  位置決め ,  有効性
準シソーラス用語： 実時間 ,  顔貌認識 , 【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)： 残差 ,  ニューラルネットワーク ,  実時間 ,  顔認識