Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Facial Classification and Recognition using 3D Facial Models and Deep Learning

論文の概要: Enhancing Facial Classification and Recognition using 3D Facial Models and Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05219v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 18:09:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 14:28:08.804581
Title: Enhancing Facial Classification and Recognition using 3D Facial Models and Deep Learning
Title（参考訳）: 3次元顔モデルとディープラーニングによる顔の分類と認識の強化
Authors: Houting Li, Mengxuan Dong, Lok Ming Lui
Abstract要約: 分類精度を向上させるために,3次元顔モデルと深層学習手法を統合した。このアプローチは、100%の個人分類、95.4%の性別分類、83.5%の表現分類の精度で顕著な結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate analysis and classification of facial attributes are essential in various applications, from human-computer interaction to security systems. In this work, a novel approach to enhance facial classification and recognition tasks through the integration of 3D facial models with deep learning methods was proposed. We extract the most useful information for various tasks using the 3D Facial Model, leading to improved classification accuracy. Combining 3D facial insights with ResNet architecture, our approach achieves notable results: 100% individual classification, 95.4% gender classification, and 83.5% expression classification accuracy. This method holds promise for advancing facial analysis and recognition research.
Abstract（参考訳）: 人間のコンピュータインタラクションからセキュリティシステムまで、さまざまなアプリケーションにおいて、顔属性の正確な分析と分類が不可欠である。本研究では,3次元顔モデルと深層学習手法の統合により,顔の分類・認識タスクを強化する新しい手法を提案する。 3次元顔モデルを用いて様々なタスクに最も有用な情報を抽出し,分類精度の向上に繋がる。 ResNetアーキテクチャと3D顔の洞察を組み合わせることで、100%の個人分類、95.4%の性別分類、83.5%の表現分類精度を達成できる。この手法は、顔分析および認識研究の進展を期待する。

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