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  2. 学術雑誌論文

Gender Recognition Using a Gaze-Guided Self-Attention Mechanism Robust Against Background Bias in Training Samples

https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/7210
https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/7210
5617a32e-f0df-4872-9cd6-3652f1d85773
名前 / ファイル ライセンス アクション
ieicetise105-d(2)_415.pdf ieicetise105-d(2)_415.pdf (2.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2022-07-13
タイトル
タイトル Gender Recognition Using a Gaze-Guided Self-Attention Mechanism Robust Against Background Bias in Training Samples
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題 gaze distribution
キーワード
主題 attention mechanism
キーワード
主題 convolutional neural network
キーワード
主題 gender recognition
キーワード
主題 self-attention
キーワード
言語 en
主題 gaze distribution
キーワード
言語 en
主題 attention mechanism
キーワード
言語 en
主題 convolutional neural network
キーワード
言語 en
主題 gender recognition
キーワード
言語 en
主題 self-attention
資源タイプ
資源タイプ journal article
著者 西山, 正志

× 西山, 正志

WEKO 4786
e-Rad 20756449
研究者総覧鳥取大学 100001512

西山, 正志

ja-Kana ニシヤマ, マサシ

en Nishiyama, Masashi

Search repository
岩井, 儀雄

× 岩井, 儀雄

WEKO 4671
e-Rad 70294163
研究者総覧鳥取大学 100000470

岩井, 儀雄

ja-Kana イワイ, ヨシオ

en Iwai, Yoshio

Search repository
Inoue, Michiko

× Inoue, Michiko

WEKO 26721

en Inoue, Michiko

Search repository
著者所属(英)
言語 en
値 Graduate School of Engineering, Tottori University
著者所属(英)
言語 en
値 Graduate School of Engineering, Tottori University
著者所属(英)
言語 en
値 Graduate School of Engineering, Tottori University
抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 We propose an attention mechanism in deep learning networks for gender recognition using the gaze distribution of human observers when they judge the gender of people in pedestrian images. Prevalent attention mechanisms spatially compute the correlation among values of all cells in an input feature map to calculate attention weights. If a large bias in the background of pedestrian images (e.g., test samples and training samples containing different backgrounds) is present, the attention weights learned using the prevalent attention mechanisms are affected by the bias, which in turn reduces the accuracy of gender recognition. To avoid this problem, we incorporate an attention mechanism called gaze-guided self-attention (GSA) that is inspired by human visual attention. Our method assigns spatially suitable attention weights to each input feature map using the gaze distribution of human observers. In particular, GSA yields promising results even when using training samples with the background bias. The results of experiments on publicly available datasets confirm that our GSA, using the gaze distribution, is more accurate in gender recognition than currently available attention-based methods in the case of background bias between training and test samples.
書誌情報 IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS
en : IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS

巻 E105-D, 号 2, p. 415-426, 発行日 2022-02
出版者
出版者 IEICE
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 17451361
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1587/transinf.2021edp7117
権利
権利情報 (C) 2022 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
情報源
関連名称 Nishiyama Masashi, Inoue Michiko, Iwai Yoshio, et al. Gender Recognition Using a Gaze-Guided Self-Attention Mechanism Robust Against Background Bias in Training Samples. IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS. 2022. E105D(2). 415-426. doi:10.1587/t
関連サイト
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1587/transinf.2021EDP7117
関連名称 https://doi.org/10.1587/transinf.2021EDP7117
著者版フラグ
出版タイプ VoR
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Ver.1 2023-08-02 06:23:48.273838
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