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J-GLOBAL ID：201602236697383804   整理番号：16A1120054

CLMFに基づく深畳畳込みニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Networks with Candidate Location and Multi-feature Fusion

著者 (2件)： Sui Tingting (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University) ,  Wang Xiaofeng (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 42  号： 6  ページ： 875-882  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の人工特徴抽出モデルは,複雑な場面における目標認識の要求を満たすことができない。本論文は,CLMFに基づく深さ畳込みニューラルネットワーク(CONVOLUTIONAL)を提案した。このモデルは,視覚的有意性,マルチ特徴融合,およびCNNモデルを結合することによって,目標認識を実現した。まず第一に,重み付きITTIモデルを用いて,目標を得る。次に,CNNモデルを用いて,色および輝度特性の観点から,対象物の特徴を抽出し,そして,重みづけ融合を通して,目標認識を達成した。最後に、単一特徴と現在の流行アルゴリズムとの比較実験を行った結果、本論文のモデルは同じ条件下で正確な識別率を向上させるだけではなく、同時にリアルタイム性の要求に達することが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  重みづけ ,  視覚 ,  アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  比較試験 ,  物体認識 ,  輝度 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 実時間 ,  認識率 ,  特徴融合 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Image recognition ,  deep learning ,  convolutional neural networks (CNN) ,  multi-feature fusion

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  モデル