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J-GLOBAL ID：201702215941878426   整理番号：17A0213624

弱ラベル付き画像の1000000の深い学習による性別分類【Powered by NICT】

Gender Classification by Deep Learning on Millions of Weakly Labelled Images

著者 (3件)： Jia Sen ,  Lansdall-Welfare Thomas ,  Cristianini Nello
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDMW  ページ： 462-467  発行年： 2016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： データマイニングや機械学習技法を用いた人間活動を解析するとき,関係者の性別または年齢のような特性を推定するために有用である。性別認識の問題に焦点を当て,これは文献で広く研究され,未解決の残りの二主要な問題とされてきた:実世界顔画像の精度を改善するために,新しいデータセット上でうまく作動するモデルを一般化する方法。五百万弱くラベル付けした顔画像を収集し,三種類の実験を行い,調査することによりこれらの問題を解決:異なる深さの畳込みニューラルネットワーク(CNN)の間の性能差と同一の訓練データに局所二値パターン特徴を用いたサポートベクトルマシン法,分類精度に対する文脈情報の効果,畳込みニューラルネットワークの能力とデータベースを横断する分類に一般化する大量の訓練データ。自然のラベル付き顔(LFW)データセットの両方に記録破りの結果を報告し,98.90%の精度,およびグループ(群)データセットの画像を達成し,データベースを横断する性別分類のための91.34%の精度を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  畳込み ,  *画像 ,  ニューラルネットワーク ,  データマイニング ,  データベース ,  顔画像
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  分類精度 ,  訓練データ ,  *性別 ,  人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ラベル ,  学習 ,  性別分類