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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-05 10:10 生成顔画像による顔属性推定の精度向上に関する検討 ○張 漢瑛・伊藤康一・青木孝文（東北大）  LOIS2024-20 IE2024-26 EMM2024-76 |
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| 抄録 | （和） | クラスラベルが付与された画像を必要とする画像分類モデルの学習では，クラス不均衡によって分類精度が低下することがある．クラス不均衡が解消されるような画像を追加することができれば，分類精度を改善できる可能性がある．顔属性推定に着目し，本稿では，特定の顔属性を有する顔画像を生成し，それらを学習データに追加することで顔属性推定の精度を改善する手法を提案する．性能評価実験を通して，提案手法の有効性を示す． |
| （英） | In training image classification models with labeled images, the classification accuracy may be degraded due to class imbalance of training data. If images that reduce class imbalance can be added, the classification accuacy might be improved. Focusing on face attribute estimation, this paper proposes a method to improve the accuracy of face attribute estimation by generating face images with specific attributes and adding them to the training data. Through the experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 画像生成, / 顔属性推定, / クラス不均衡 / 深層学習 / / / / |
| （英） | image generation / face attribute estimation / class imbalance / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 176, IE2024-26, pp. 46-51, 2024年9月. | |
| 資料番号 | IE2024-26 | |
| 発行日 | 2024-08-28 (LOIS, IE, EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2024-20 IE2024-26 EMM2024-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM ITE-ME IE LOIS IEE-CMN IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2024-09-04 - 2024-09-05 |
| 開催地（和） | 広島工業大学 五日市キャンパス（FIT2024と併催） |
| 開催地（英） | Hiroshima Institute of Technology |
| テーマ（和） | マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，メディア処理(AI，深層学習)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2024-09-EMM-ME-IE-LOIS-CMN-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成顔画像による顔属性推定の精度向上に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Accuracy Improvement of Face Attribute Estimation by Generated Face Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像生成, / image generation |
| キーワード(2)（和/英） | 顔属性推定, / face attribute estimation |
| キーワード(3)（和/英） | クラス不均衡 / class imbalance |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 漢瑛 / Hanying Cho / チョウ ハンエィン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-05 10:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | LOIS2024-20, IE2024-26, EMM2024-76 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.175(LOIS), no.176(IE), no.177(EMM) |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-28 (LOIS, IE, EMM) |
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