ترجمه مقاله مجموعه داده ای برای تشخیص چهره ها در ژست و سن - نشریه IEEE

قیمت خرید این محصول

۳۷,۰۰۰ تومان

دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

VGGFace2: مجموعه داده ای برای تشخیص چهره ها در ژست و سن

عنوان انگلیسی

VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age

صفحات مقاله فارسی

19

صفحات مقاله انگلیسی

8

سال انتشار

2018

رفرنس

دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله

نشریه

آی تریپل ای - IEEE

فرمت مقاله انگلیسی

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فرمت ترجمه مقاله

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فونت ترجمه مقاله

بی نازنین

سایز ترجمه مقاله

14

نوع مقاله

ISI

نوع ارائه مقاله

کنفرانس

کد محصول

12573

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

ترجمه نشده است ☓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

ندارد ☓

ضمیمه

ندارد ☓

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

ندارد ☓

فرضیه

ندارد ☓

رفرنس در ترجمه

در انتهای مقاله درج شده است

رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی - مهندسی الگوریتم ها و محاسبات - رایانش ابری

کلمات کلیدی

مجموعه داده چهره - شناخت چهره - شبکه های عصبی کانولوشنی

کلمات کلیدی انگلیسی

face dataset - face recognition - convolutional neural networks

doi یا شناسه دیجیتال

https://doi.org/10.1109/FG.2018.00020

۰.۰ (بدون امتیاز)

امتیاز دهید

فهرست مطالب

چکیده
1. مقدمه
2. بررسی مجموعه‌داده
3. بررسی کلی VGGFACE2
4. گردآوری مجموعه‌داده
5. آزمایشات
6. نتیجه‌گیری
منابع

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده
در این مقاله ما یک مجموعه‌داده چهره بزرگ را معرفی می‌کنیم که VGGFace2 نام دارد. این مجموعه‌داده شامل 3.31 میلیون تصویر متعلق به 9131 نفر است که میانگین تصاویر برای هر نفر 362.2 تصویر است. تصاویر از جستجوی تصویر گوگل دانلود شدند و تفاوت‌های زیادی در قیافه، سن، روشنایی، نژاد و حرفه (مانند بازیگران، ورزشکاران، سیاستمداران) به چشم می‌خورد.

این مجموعه‌داده با سه هدف گردآوری شد: (i)داشتن تعداد افراد زیاد و تعداد تصویر زیاد مختص به هر فرد؛ (ii) پوشش طیف گسترده‌ای از قیافه‌ها، سن و نژاد؛ و (iii) به حداقل رساندن نویز برچسب. نحوه گردآوری این مجموعه‌داده بویژه مراحل فیلترینگ خودکار و دستی به منظور تضمین صحت بالا برای تصاویر متعلق به هر شخصیت را توضیح می‌دهیم.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی ResNet-50 (با و بدون بلوک‌های فشار و تحریک) را با VGGFace2، MS-Celeb-1M و یگانگی آنها به منظور ارزیابی عملکرد شناخت چهره با استفاده از این مجموعه داده جدید یعنی VGGFace2 آموزش می‌دهیم و نشان می‌دهیم که آموزش دادن با VGGFace2 سبب بهبود عملکرد شناخت قیافه و سن می‌شود. در نهایت با استفاده از مدل‌های آموزش دیده با این‌ مجموعه‌داده‌ها، نهایت عملکرد معیارهای شناخت چهره IJB-A و IJB-B را تعیین می‌کنیم که فراتر از بهترین عملکرد بدست آمده از یک حاشیه وسیع در کارهای قبلی هست. این مجموعه داده و مدل‌ها بصورت آزاد در دسترس قرار می‌گیرد.

2. بررسی مجموعه‌داده
در این بخش بطور خلاصه مجموعه‌داده‌های اصلی گردآوری شده از وب («in the wild») را بررسی می‌کنیم که اخیراً معرفی شده‌اند و از مجموعه‌داده چهره‌های برچسب گذاری شده در وب (LFW) اورجینال 2007 الهام گرفته است. این مجموعه‌داده دارای 5749 شخصیت و 13000 تصویر بود.

مجموعه‌داده +CelebFaces در سال 2014 منتشر شد که دارای 202599 تصویرمتعلق به 10177 شخصیت سلبریتی (افراد مشهور) بود. مجموعه‌داده CASIA-WebFace در همین سال منتشر شد که شامل 494414 عکس متعلق به 10575 نفر بود. مجموعه‌داده VGGFace در سال 2015 منتشر شد و شامل 2.6 میلیون عکس متعلق به 2622 نفر هست. این مجموعه‌داده جزو بزرگ‌ترین مجموعه‌داده‌های عمومی به شمار می‌آید. نسخه منتخب از این مجموعه‌داده که نویز برچسب توسط مفسران انسانی از آن حذف شده است، دارای 800000 تصویر است و تقریباً به ازای هر نفر یا هویت 305 تصویر دارد. مجموعه‌داده‌های CASIA-WebFace و VGGFace تنها به منظور اهداف آموزش دادن منتشر شدند.

مجموعه‌داده‌ MegaFace در سال 2016 به منظور ارزیابی روش‌های شناخت چهره منتشر شد که دارای بیش از یک میلیون عامل پرت در مجموعه تصویر گالری است. این مجموعه‌داده آموزشی‌ شامل 4.7 میلیون عکس متعلق به 672057 شخصیت می‌باشد. با این وجود، میانگین تنها 7 تصویر برای هر شخصیت سبب می‌شود این مجموعه‌داده تفاوت چهره برای هر شخصیت را محدود می‌کند. ، چالش MegaFace به منظور مطالعه تأثیر تفاوت‌های قیافه و سن در شناخت چهره‌ها از زیرمجموعه‌های FaceScrub که حاوی 4000 تصویر از 80 شخصیت است و FG-NET دارای 975 تصویر از 82 نفر برای ارزیابی استفاده می‌کند.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر