技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、効果的な学習方法、ディープラーニングで実現した最先端の識別性能や更なる精度向上方法などを、多数の顔画像を例示して分かりやすく説明いたします。
今世紀初頭に実用化が始まった顔画像識別技術は、近年ではCNN (畳み込みニューラルネットワーク) のディープラーニングの活用により、「人の目」を遥かに超えたびっくりするような性能が実現しています。例えば、整形手術や長期経年変化が影響して、あるいは、顔の表情や撮影角度の大きな違いなどが影響して、「人の目」には同一人物には見えないような顔画像であっても、顔画像識別技術を用いれば同一人物であることを瞬時に看破できます。
顔画像には6つもの変動要因 (緻密さ、鮮明さ、撮影角度、表情、経年変化、メガネやマスクの有無) があるので、人の手による識別アルゴリズムの明示的な設計が難しい対象でした。このような対象こそ、ディープラーニングを用いて、ニューラルネットワークの中に識別アルゴリズムを暗示的に生成する方法が、大きな効果を発揮できるところなのです。
そこで、本セミナーでは、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、効果的な学習方法、ディープラーニングで実現した最先端の識別性能や更なる精度向上方法などを、多数の顔画像を例示して分かりやすく説明致します。
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