講演名 2015-02-19
Convolutional Neural Networkによる顔の向きに頑健な顔器官検出(ポスターセッション,実世界指向,産業)
木村 真稔, 福井 宏, 山下 隆義, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘,
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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.
抄録(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
キーワード(英) Convolutional Neural Network / Facial Point Detection / minibatch
資料番号 PRMU2014-127,CNR2014-42
発行日

研究会情報
研究会 CNR
開催期間 2015/2/12(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Cloud Network Robotics (CNR)
本文の言語 JPN
タイトル(和) Convolutional Neural Networkによる顔の向きに頑健な顔器官検出(ポスターセッション,実世界指向,産業)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Facial Point Detection Based on Deep Convolutional Neural Network with Optimal Minibatch
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) Convolutional Neural Network / Convolutional Neural Network
キーワード(2)(和/英) 顔器官点検出 / Facial Point Detection
キーワード(3)(和/英) ミニバッチ学習 / minibatch
第 1 著者 氏名(和/英) 木村 真稔 / Masatoshi KIMURA
第 1 著者 所属(和/英) 中部大学
College of Engineering, Chubu University
第 2 著者 氏名(和/英) 福井 宏 / Hiroshi FUKUI
第 2 著者 所属(和/英) 中部大学
College of Engineering, Chubu University
第 3 著者 氏名(和/英) 山下 隆義 / Takayoshi YAMASHITA
第 3 著者 所属(和/英) 中部大学
College of Engineering, Chubu University
第 4 著者 氏名(和/英) 山内 悠嗣 / Yuji YAMAUCHI
第 4 著者 所属(和/英) 中部大学
College of Engineering, Chubu University
第 5 著者 氏名(和/英) 藤吉 弘亘 / Hironobu FUJIYOSHI
第 5 著者 所属(和/英) 中部大学
College of Engineering, Chubu University
発表年月日 2015-02-19
資料番号 PRMU2014-127,CNR2014-42
巻番号(vol) vol.114
号番号(no) 455
ページ範囲 pp.-
ページ数 2
発行日