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J-GLOBAL ID：202202263747274189   整理番号：22A0979743

意味論的セグメンテーションに基づく顔特徴抽出法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Facial Feature Extraction Method Based on Semantic Segmentation

著者 (2件)： Wang Huibai (North China University Of Technology,Information Institute,Beijing,China) ,  Xie Peng (North China University Of Technology,Information Institute,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 787-790  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： 本論文では,顔の顔特徴のような重要な情報を抽出することにより,顔の顔特徴に関係する輪郭マップを得て,顔の顔特徴を抽出するタスクを完成させた。コンピュータソフトウェアとハードウェア技術の急速な発展によって,顔特徴抽出技術は,顔認識と短いビデオスケッチフィルタのようなコンピュータ画像処理応用シナリオにおける研究ホットスポットになった。しかし,深層学習に基づく現在の顔特徴抽出技術は,抽出した顔の特徴と過度のノイズの不十分な輪郭のような問題を持っている。したがって,オリジナルの顔特徴抽出方法の欠点を目的として,この論文は意味セグメンテーションに基づく顔特徴抽出法を提案する。Larticleの内容は主に次の主要な側面から拡張される:最初に,意味的セグメンテーションの開発状況を紹介した。次に,セマンティックセグメンテーションネットワークモデルの改良を提案した。最後に,平均交差比をネットワークモデルのセグメンテーション精度の評価指数として用いた。異なる方法によって得た特徴マップを比較することによって,本論文における改良セマンティックセグメンテーションネットワークモデルが顔特徴の完全な抽出を実現できることが分かった。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： 雑音 ,  フィルタ ,  *意味論 ,  *セグメンテーション ,  *特徴抽出 ,  画像処理 ,  録画装置 ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  ホットスポット ,  コンピュータ
準シソーラス用語： スケッチ ,  ネットワークモデル ,  特徴マップ ,  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)： 意味論 ,  セグメンテーション ,  顔 ,  特徴抽出法 ,  研究