論文の概要: The Importance of the Instantaneous Phase in Detecting Faces with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01638v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 17:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 14:04:43.433151
• Title: The Importance of the Instantaneous Phase in Detecting Faces with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる顔検出における瞬時位相の重要性
• Authors: Luis Sanchez Tapia
• Abstract要約: 現在の論文では、AOLMEビデオデータセットから顔を検出する問題について考察している。 AOLMEデータセットは、制約のない教室環境で記録されたグループインタラクションの大規模なビデオコレクションで構成されている。 本論文では,AOLMEブロックを用いた顔検出アプリケーションにおいて,瞬時位相を用いた場合の影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNN) have provided new and accurate methods for processing digital images and videos. Yet, training CNNs is extremely demanding in terms of computational resources. Also, for specific applications, the standard use of transfer learning also tends to require far more resources than what may be needed. Furthermore, the final systems tend to operate as black boxes that are difficult to interpret. The current thesis considers the problem of detecting faces from the AOLME video dataset. The AOLME dataset consists of a large video collection of group interactions that are recorded in unconstrained classroom environments. For the thesis, still image frames were extracted at every minute from 18 24-minute videos. Then, each video frame was divided into 9x5 blocks with 50x50 pixels each. For each of the 19440 blocks, the percentage of face pixels was set as ground truth. Face detection was then defined as a regression problem for determining the face pixel percentage for each block. For testing different methods, 12 videos were used for training and validation. The remaining 6 videos were used for testing. The thesis examines the impact of using the instantaneous phase for the AOLME block-based face detection application. For comparison, the thesis compares the use of the Frequency Modulation image based on the instantaneous phase, the use of the instantaneous amplitude, and the original gray scale image. To generate the FM and AM inputs, the thesis uses dominant component analysis that aims to decrease the training overhead while maintaining interpretability.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は、デジタル画像やビデオを処理する新しい正確な方法を提供している。 しかし、CNNの訓練は計算資源の面で非常に要求されている。 また、特定のアプリケーションでは、転送学習の標準的な使用は、必要となるものよりもはるかに多くのリソースを必要とする傾向がある。 さらに、最終的なシステムは解釈が難しいブラックボックスとして動作する傾向がある。 現在の論文では、AOLMEビデオデータセットから顔を検出する問題について考察している。 AOLMEデータセットは、制約のない教室環境で記録されるグループインタラクションの大規模なビデオコレクションで構成されている。 論文では、静止画のフレームを18分間のビデオから毎分抽出した。 その後、各ビデオフレームは、それぞれ50x50ピクセルの9x5ブロックに分割された。 19440ブロックごとに、顔のピクセルの割合は基底真理として設定された。 顔検出は、各ブロックの顔画素パーセンテージを決定するための回帰問題として定義される。 異なる方法をテストするために、12の動画がトレーニングと検証に使われた。 残りの6本はテストに使用された。 本論文は,AOLMEブロックを用いた顔検出アプリケーションにおいて,瞬時位相を用いた影響を検討するものである。 比較のために、本論文は、瞬時位相に基づく周波数変調画像の使用、瞬時振幅の使用、および元のグレースケール画像の比較を行う。 fmおよびam入力を生成するために、論文は、解釈可能性を維持しながらトレーニングオーバーヘッドを削減することを目的とした主成分分析を用いる。

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