『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=336813)

EID=336813EID:336813, Map:0, LastModified:2018年3月11日(日) 21:08:32, Operator:[大家 隆弘], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[松本 和幸], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨): 単独著作 (徳島大学内の単一の研究グループ(研究室等)内の研究 (単著も含む)) [継承]
学究種別 (推奨): 修士課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Kusumoto Takeshi (日) 楠本 剛史 (読) くすもと たけし
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2.松本 和幸 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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3.吉田 稔 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.北 研二 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Gender Estimation from Facial Images by Deep Neural Network  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, we collect new learning data and learned this by the existing neural network in order to exceed the accuracy of the model of the existing research. As a result, we succeeded in improving the accuracy by increasing the learning data. However, we discovered that performance declined due to biased learning data. The future task is to further improve accuracy and Research the relationship between bias and accuracy of learning data.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) gender estimation (日) 性別推定 (読) [継承]
2. (英) facial image (日) 顔画像 (読) [継承]
3. (英) deep neural network (日) 深層ニューラルネットワーク (読) [継承]
4.画像処理 (image processing) [継承]
5. (英) deep learning (日) 深層学習 (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science (日) (読)
ISSN (任意):
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都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2017年 11月 7日 (平成 29年 11月 7日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意): 1.(英) ISBN: 978-986-90827-7-8  (日)    [継承]

標準的な表示

和文冊子 ● Takeshi Kusumoto, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Gender Estimation from Facial Images by Deep Neural Network, Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science, (都市), Nov. 2017.
欧文冊子 ● Takeshi Kusumoto, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Gender Estimation from Facial Images by Deep Neural Network, Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science, (都市), Nov. 2017.

関連情報

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