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J-GLOBAL ID：201702262071533313   整理番号：17A0857323

セマフォ止シグナル認識のための畳込みニューラルネットワークアプローチ【Powered by NICT】

A convolutional neural network approach for semaphore flag signaling recognition

著者 (5件)： Zhao Qian (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Li Yawei (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Yang Ning (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Yang Yuliang (University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Zhu Mengyu (School of Life Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSIP  ページ： 466-470  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セマフォ止シグナル伝達(SFS)のための認識手法を提案した。SFSを分類するための改善された畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた。実験では,セマフォ止シグナル伝達システム(SFSS),CNNに基づくを作成した。画像において,SFSSに直接入力することができた。各アルファベット文字または制御信号は特にフラグパターンによって示された。単眼カメラによるSFSビデオ。データセットは五SFSクラスに分けられる。改善されたCNNはRelu活性化関数,最大プーリング手法を用いた。SFSデータ美白およびグレースケール前処理法を用いるalway。改善されたCNNは異なる光,角度,シーン,人々のグループに対する部分的不変性を提供する。結果は筆者らのアプローチが五SFSクラスを分類し99.95%の精度であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不変性 ,  制御信号 ,  *畳込み ,  グレースケール ,  *ニューラルネットワーク ,  録画装置 ,  前処理 ,  画像
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  単眼カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： シグナル ,  畳込みニューラルネットワーク