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J-GLOBAL ID：201602246856214040 整理番号：16A1386481

時空デモザイキング法を用いた深い学習に基づくジェスチャ認識の性能改善【Powered by NICT】

Performance improvement of deep learning based gesture recognition using spatiotemporal demosaicing technique

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著者 (13件)： , , , , , , , , , , , ,
資料名：
巻： 2016 号： ICIP ページ： 1624-1628 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)

深い畳込みニューラルネットワークに基づく遠距離ジェスチャ認識の実質的な性能改良を提供するイベントベース画像のデモザイキングのための新しい方法を提案した。Bayerパターンの空間色補間を用いた従来のデモザイキング法とは異なり,この新しい手法は,画素間の時空的相関,高分解能ピクセルのタイムスタンプ事象データから実時間で効率的に生成されるを利用している。本論文では,この新しい方法を記述し,手の動き認識タスクを用いてその性能を評価した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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