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J-GLOBAL ID：201702250887851082   整理番号：17A0263888

ビデオ画像フレーム間動き補償のための深畳畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep convolutional neural network for motion compensated frame interpolation

著者 (3件)： Long Gucan (College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Hunan Key Laboratory of Videometrics and Vision Navigation) ,  Zhang Xiaohu (College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Hunan Key Laboratory of Videometrics and Vision Navigation) ,  Yu Qifeng (College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Hunan Key Laboratory of Videometrics and Vision Navigation)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 5  ページ： 143-148  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  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： ビデオ画像フレーム間の動き補償における深さ学習理論の応用を探索するために,ビデオ画像フレーム間の動き補償のための深さ畳込みニューラルネットワークを提案した。このネットワークは畳込みモジュールとデコンボリューションモジュールから構成され、異なる解像度の入力画像を処理でき、完全な画像詳細を保持する能力がある。時系列整合性を持つビデオ画像シーケンスを用いて訓練サンプルを構築し、ランダム勾配降下法を用いて設計した深度畳込みニューラルネットワークに対して訓練を行った。視覚効果と数値評価実験により,訓練されたネットワークが従来の方法より効果的にビデオフレーム間の動き補償を行うことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最急降下法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  視覚効果 ,  *録画装置 ,  *畳 ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  分解能 ,  *動き補償
準シソーラス用語： 評価実験 ,  画像列 ,  学習理論 ,  *ビデオ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： deep learning ,  convolutional neural network ,  temporal coherence ,  motion compensated frame interpolation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  画像フレーム ,  動き補償 ,  畳 ,  畳込みニューラルネットワーク