講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-02-19 16:20
[ポスター講演]Convolutional Neural Networkによる顔の向きに頑健な顔器官検出 木村真稔・○福井 宏・山下隆義・山内悠嗣・藤吉弘亘(中部大) PRMU2014-127 CNR2014-42 |
抄録 |
(和) |
本稿では,Convolutional Neural Network (CNN) による顔向きに頑健な顔器官検出手法を提案する.
CNNの高精度な性能や頑健性が様々な分野において注目されているが,
学習におけるハイパーパラメータ等の設定や学習サンプルの与え方が複雑であり学習の難しさに
課題が残っている.
そこで,我々は学習サンプルの与え方についてどのような与え方が適しているかを明らかにする. |
(英) |
We propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based method to ensure both robustness to variations in facial pose.
Although the robustness of CNN has attracted attention in various fields,
the training process suffers from difficulties in parameter setting and the manner in which training samples are provided.
We demonstrate a manner of providing samples that results in a better network.
Experimental results indicate that the subset with augmentation technique has sufficient variations and quantity to obtain the best performance. |
キーワード |
(和) |
Convolutional Neural Network / 顔器官点検出 / ミニバッチ学習 / / / / / |
(英) |
Convolutional Neural Network / Facial Point Detection / minibatch / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 454, PRMU2014-127, pp. 87-88, 2015年2月. |
資料番号 |
PRMU2014-127 |
発行日 |
2015-02-12 (PRMU, CNR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2014-127 CNR2014-42 |