Fugu-MT 論文翻訳(概要): Face Detection: Present State and Research Directions

論文の概要: Face Detection: Present State and Research Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03796v1
Date: Tue, 6 Feb 2024 08:29:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-02-07 15:57:45.737848
Title: Face Detection: Present State and Research Directions
Title（参考訳）: 顔検出:現状と研究の方向性
Authors: Purnendu Prabhat, Himanshu Gupta and Ajeet Kumar Vishwakarma
Abstract要約: 顔検出には、このトピックに関する多くの研究にもかかわらず、まだ問題がある。このレビュー論文は、この分野における進歩と、まだ取り組まなければならない重大な課題を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9096855119068223
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The majority of computer vision applications that handle images featuring humans use face detection as a core component. Face detection still has issues, despite much research on the topic. Face detection's accuracy and speed might yet be increased. This review paper shows the progress made in this area as well as the substantial issues that still need to be tackled. The paper provides research directions that can be taken up as research projects in the field of face detection.
Abstract（参考訳）: 人間のイメージを扱うコンピュータビジョンアプリケーションの大部分は、顔検出をコアコンポーネントとして使用している。顔検出には依然として問題がある。顔検出の精度と速度は向上する可能性がある。このレビュー論文は、この分野における進歩と、まだ取り組まなければならない重大な課題を示している。この論文は、顔検出の分野での研究プロジェクトとして取り上げることができる研究の方向性を提供する。

関連論文リスト

Exploring Decision-based Black-box Attacks on Face Forgery Detection [53.181920529225906]
顔の偽造生成技術は鮮明な顔を生み出し、セキュリティとプライバシーに対する世間の懸念を高めている。顔偽造検出は偽の顔の識別に成功しているが、最近の研究では顔偽造検出は敵の例に対して非常に脆弱であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-18T14:49:54Z)
A Comparative Study of Face Detection Algorithms for Masked Face Detection [0.0]
最近注目を集めている顔検出問題のサブクラスは、顔検出を禁止している。新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの出現から3年が経過した今、既存の顔検出アルゴリズムがマスクされた顔にどれだけ効果があるかという証拠は、まだ全くない。この記事では、まず、マスクされた顔問題のために作られた最先端の顔検出器と検出器の簡単なレビューと、既存のマスクされた顔データセットのレビューを紹介する。マスク付き顔検出における顔検出装置の性能評価と比較を行い,その要因について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:03:37Z)
Robustness Disparities in Face Detection [64.71318433419636]
本稿では,その顔検出システムの詳細なベンチマークとして,商業モデルと学術モデルのノイズに対する頑健性について検討する。すべてのデータセットやシステム全体で、$textitmasculineである個人の写真が$textitdarker skin type$$$、$textitdarker$、または$textitdim lighting$は、他のIDよりもエラーの影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-29T05:22:47Z)
Are Face Detection Models Biased? [69.68854430664399]
顔領域の局所化による顔検出領域のバイアスについて検討した。既存の顔検出データセットの多くは、このような分析に適したアノテーションを欠いている。性別や肌の音色による検出精度の相違を観察し, 画像診断以外の要因の相互関係を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T14:27:55Z)
Analysis of face detection, face landmarking, and face recognition performance with masked face images [0.0]
フェイスマスクの着用効果は、現在検討中の課題である。その結果, 顔検出, 顔のランドマーク, 顔認識の性能は, 顔マスクによって負の影響を受けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-03T15:16:58Z)
GAN-generated Faces Detection: A Survey and New Perspectives [48.596997330548]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、非常にリアルな顔画像を生成する。対応するGAN顔検出技術は、このような偽の顔を調べ、暴露することのできる活発な開発が進められている。我々は、GANモデルから生成または合成された顔画像を検出する方法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-15T02:36:56Z)
A new face swap method for image and video domains: a technical report [60.47144478048589]
FaceShifterアーキテクチャに基づいた新しいフェイススワップパイプラインを導入する。新しいアイロス機能、超解像ブロック、ガウスベースのフェイスマスク生成は、品質改善につながる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-07T10:15:50Z)
Detect Faces Efficiently: A Survey and Evaluations [13.105528567365281]
顔認識、表情認識、顔追跡、頭部推定を含む多くの応用は、画像中の顔の位置と大きさの両方が知られていると仮定する。ディープラーニング技術は、かなりの計算量の増加と共に、対面検出に驚くべきブレークスルーをもたらした。本稿では, 代表的な深層学習手法を紹介し, 精度と効率性の観点から, 深く, 徹底的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-03T08:39:40Z)
Going Deeper Into Face Detection: A Survey [30.711114908611563]
顔検出は、多くの顔認識および顔分析システムの重要な第一歩です。 2012年、ディープニューラルネットワークを用いた画像分類における画期的な取り組みにより、顔検出のパラダイムは大きく変化した。本研究では,最も代表的な深層学習に基づく顔検出手法について詳細に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-27T20:18:00Z)
Facial Expressions as a Vulnerability in Face Recognition [73.85525896663371]
本研究では,顔認識システムのセキュリティ脆弱性としての表情バイアスについて検討する。本稿では,表情バイアスが顔認識技術の性能に与える影響を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:12:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。