論文の概要: Face Detection in Extreme Conditions: A Machine-learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06220v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 05:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-21 07:19:42.819859
- Title: Face Detection in Extreme Conditions: A Machine-learning Approach
- Title（参考訳）: 極端条件における顔検出:機械学習によるアプローチ
- Authors: Sameer Aqib Hashmi, Dr. Mahdy Rahman Chowdhury
- Abstract要約: 近年の研究では、様々なガジェットやパターンの識別において、戦略の深層学習知識が優れたパフォーマンスを得ることができることが示されている。
本稿では,それらの相互関係を利用して性能を向上する,深層キャスケード型マルチベンチャーフレームワークを提案する。
特に、私のフレームワークは、顔とランドマークの領域を粗い方法で予測する、慎重に設計された深層畳み込みネットワークの3層からなるカスケード形状を採用しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Face detection in unrestricted conditions has been a trouble for years due to
various expressions, brightness, and coloration fringing. Recent studies show
that deep learning knowledge of strategies can acquire spectacular performance
inside the identification of different gadgets and patterns. This face
detection in unconstrained surroundings is difficult due to various poses,
illuminations, and occlusions. Figuring out someone with a picture has been
popularized through the mass media. However, it's miles less sturdy to
fingerprint or retina scanning. The latest research shows that deep mastering
techniques can gain mind-blowing performance on those two responsibilities. In
this paper, I recommend a deep cascaded multi-venture framework that exploits
the inherent correlation among them to boost up their performance. In
particular, my framework adopts a cascaded shape with 3 layers of cautiously
designed deep convolutional networks that expect face and landmark region in a
coarse-to-fine way. Besides, within the gaining knowledge of the procedure, I
propose a new online tough sample mining method that can enhance the
performance robotically without manual pattern choice.
- Abstract（参考訳）: 非制限条件下での顔検出は、様々な表現、明るさ、色付けのフリングのため、長年にわたって問題となっている。
近年の研究では、様々なガジェットやパターンの識別において、戦略の深層学習知識が優れたパフォーマンスを得ることができることが示されている。
非拘束環境における顔検出は, 様々なポーズ, 照度, 咬合などにより困難である。
写真を持った人物を見つけることは、メディアを通じて普及している。
しかし、指紋スキャンや網膜スキャンほど頑丈ではありません。
最新の研究では、ディープマスター技術がこれら2つの責務に対して、思いがけないパフォーマンスを得られることが示されています。
本稿では,それらの相互関係を利用して性能を向上する,深層カスケード型マルチベンチャーフレームワークを提案する。
特に、私のフレームワークでは、3つの層を慎重に設計した深い畳み込みネットワークでカスケードされた形状を採用しています。
また,手作業によるパターン選択を伴わずにロボットによる性能向上が可能な,オンラインのタフサンプルマイニング手法を提案する。
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