SegNet Basicに基づく顔領域分割の精度向上に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-112

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): A study on improvement accuracy of facial part segmentation based on SegNet Basic

著者名: 古川 貴大(日本大学),関 弘翔(日本大学),細野 裕行(日本大学)

著者名(英語): Takahiro Furukawa(Nihon University),Hiroto Seki(Nihon University),Hiroyuki Hosono(Nihon University)

キーワード: 深層学習,Semantic Segmentation

要約(日本語): セマンティックセグメンテーションによる顔領域分割は表情認識や顔認証，機械読唇などの様々な研究の基礎となる重要なタスクである．本報告ではSegNet Basicアーキテクチャに対してDilated Convolution Blockやショートカット結合の効果的な適用による顔領域分割の精度向上に関する検討を行い，評価実験を行った．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 794 Kバイト