文献

J-GLOBAL ID：201702291409445569   整理番号：17A0214692

畳込みニューラルネットワークに基づくTVロゴ分類【Powered by NICT】

TV logo classification based on convolutional neural network

著者 (6件)： Pan Da (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Shi Ping (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Qiu Zihe (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Sha Yuan (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Zhongdi Xiu (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China) ,  Zhoushao Jing (College of Information Engineering, Communication University of China, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1793-1796  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： 本論文では,正確で効率的なTVロゴ分類のための領域ベース,畳込みニューラルネットワークを提案した。多くの従来の方法は,TVロゴ分類に適用されてきたが,それらのほとんどはビデオ画像を処理するだけであった。スマートフォンによりキャプチャされた画像では,これらの方法はしばしば満足な性能を達成できない。TVロゴ検出と分類の問題を与えた三の寄与。,最大安定性極端領域(MSER)は,画像当たり候補ボックスを生成する方法として使用されている。幾何学制約である形状空間におけるTVロゴ形状とは明らかに異なるある種のボックスをフィルタするために紹介した。第二に,TVロゴを分類するための効率的な畳込みニューラルネットワーク(CNN)を設計した。第三に,大型TVロゴデータセットのビデオストリーミングから収集されるを生成した。増強法はTVロゴ画像の多様性を増進するために実施した。実験結果は,提案した方法は以前の方法より優れていることを示した。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： スマートフォン ,  制約条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  フィルタ ,  幾何学 ,  *畳込み
準シソーラス用語： ビデオストリーミング ,  形状空間 ,  ビデオ画像 ,  *LOGO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  TV ,  ロゴ ,  分類