論文の概要: Convolutional Neural Network Based Partial Face Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14350v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 01:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 19:36:47.409718
• Title: Convolutional Neural Network Based Partial Face Detection
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる部分顔検出
• Authors: Md. Towfiqul Islam, Tanzim Ahmed, A.B.M. Raihanur Rashid, Taminul Islam, Md. Sadekur Rahman, and Md. Tarek Habib
• Abstract要約: 本研究の目的は、顔を正しく認識する機械学習モデルを作成し、拡張することである。 モデルの作成と実行の後、マルチタスク畳み込みニューラルネットワーク(MTCNN)は96.2%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the massive explanation of artificial intelligence, machine learning technology is being used in various areas of our day-to-day life. In the world, there are a lot of scenarios where a simple crime can be prevented before it may even happen or find the person responsible for it. A face is one distinctive feature that we have and can differentiate easily among many other species. But not just different species, it also plays a significant role in determining someone from the same species as us, humans. Regarding this critical feature, a single problem occurs most often nowadays. When the camera is pointed, it cannot detect a person's face, and it becomes a poor image. On the other hand, where there was a robbery and a security camera installed, the robber's identity is almost indistinguishable due to the low-quality camera. But just making an excellent algorithm to work and detecting a face reduces the cost of hardware, and it doesn't cost that much to focus on that area. Facial recognition, widget control, and such can be done by detecting the face correctly. This study aims to create and enhance a machine learning model that correctly recognizes faces. Total 627 Data have been collected from different Bangladeshi people's faces on four angels. In this work, CNN, Harr Cascade, Cascaded CNN, Deep CNN & MTCNN are these five machine learning approaches implemented to get the best accuracy of our dataset. After creating and running the model, Multi-Task Convolutional Neural Network (MTCNN) achieved 96.2% best model accuracy with training data rather than other machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の膨大な説明のために、機械学習技術は日々の生活のさまざまな領域で使われている。 世界では、単純な犯罪が起こらないか、あるいはその責任を負う人を見つける前に防止できるシナリオがたくさんあります。 顔は我々が持つ特徴の一つであり、他の多くの種と容易に区別できる。 しかし、異なる種だけでなく、人間と同じ種から誰かを決定する上でも重要な役割を担っています。 この重要な特徴については、現在では最も頻繁に1つの問題が発生する。 カメラが向けられたとき、人の顔は検出できず、画像が貧弱になる。 一方、強盗と防犯カメラが装備されていた場合、その身元は低品質カメラのためほとんど区別がつかない。 しかし、優れたアルゴリズムを作って顔を検出するだけで、ハードウェアのコストが削減され、その領域に注力するほどコストがかかりません。 顔認識、ウィジェット制御等は、正しく顔を検出することで行うことができる。 本研究の目的は、顔を正しく認識する機械学習モデルの作成と強化である。 バングラデシュの4つの天使の顔から合計627のデータが収集された。 この作業では、CNN、Harr Cascade、Cascaded CNN、Deep CNN & MTCNNが、データセットの最高の精度を得るために実装された5つの機械学習アプローチである。 モデルの作成と実行の後、マルチタスク畳み込みニューラルネットワーク(mtcnn)は他の機械学習モデルよりもトレーニングデータで96.2%の精度を達成した。

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