Fugu-MT 論文翻訳(概要): semantic neural model approach for face recognition from sketch

論文の概要: semantic neural model approach for face recognition from sketch

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01058v1
Date: Mon, 1 May 2023 19:44:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 16:21:50.059639
Title: semantic neural model approach for face recognition from sketch
Title（参考訳）: スケッチからの顔認識のためのセマンティックニューラルモデルアプローチ
Authors: Chandana Navuluri, Sandhya Jukanti, Raghupathi Reddy Allapuram
Abstract要約: 顔のスケッチ合成と評判は、法執行機関において幅広いパッケージを持っている。本稿では,顔画像の合成と認識を同時に行うためのセマンティック・ニューラル・バージョン・アプローチを提案する。
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: Face sketch synthesis and reputation have wide range of packages in law enforcement. Despite the amazing progresses had been made in faces cartoon and reputation, maximum current researches regard them as separate responsibilities. On this paper, we propose a semantic neural version approach so that you can address face caricature synthesis and recognition concurrently. We anticipate that faces to be studied are in a frontal pose, with regular lighting and neutral expression, and have no occlusions. To synthesize caricature/image photos, the face vicinity is divided into overlapping patches for gaining knowledge of. The size of the patches decides the scale of local face systems to be found out.
Abstract（参考訳）: フェイススケッチの合成と評判は、法執行機関の幅広いパッケージを持っている。驚くべき進歩が漫画や評判に表れていたにもかかわらず、現在の最大研究はそれらを別々の責任と捉えている。本稿では,顔の似顔絵合成と認識を同時に扱うためのセマンティックニューラルバージョンアプローチを提案する。我々は,研究対象の顔が正面のポーズを呈し,通常の照明と中性表現を呈し,オクルージョンを持たないことを期待する。似顔/画像写真を合成するために、顔近傍を重なり合うパッチに分けて知識を得る。パッチのサイズは、特定すべき局所的な顔システムの規模を決定する。

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