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3M2-1 畳み込みニューラルネットワークを用いた画質変化や部分的な隠れに頑健な顔認証システム

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05月25日(Thu) 15:50〜17:30 M会場(ウインクあいち-10F 1005会議室)
3M2 画像・音声「画像・音声-画像処理・パターン認識」

演題番号3M2-1
題目畳み込みニューラルネットワークを用いた画質変化や部分的な隠れに頑健な顔認証システム
著者川合 健斗(オーマ株式会社)
山下 宙元(東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻)
松尾 豊(東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻)
時間05月25日(Thu) 15:50〜16:10
概要顔認証システムは、犯罪防止や店舗の分析などに広く使われている技術である。近年では、畳み込みニューラルネットワークの登場により、より実用的なものになりつつある。本研究では、アジア人の顔画像を多く含む巨大なデータセットを独自に構築し、このデータセットにおいて、提案モデルが、99.3%の識別精度を記録した。また、提案モデルが、画質変化や部分的な隠れやに対して頑健であることも示した。
論文PDFファイル