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J-GLOBAL ID：201702230497153613   整理番号：17A1421190

多視点物体表現と検索のためのスマートカメラに埋め込まれた深いビジョン【Powered by NICT】

Embedded deep vision in smart cameras for multi-view objects representation and retrieval

著者 (5件)： Ahmad Jamil (College of Software and Convergence Technology, Sejong University, Seoul, Republic of Korea) ,  Mehmood Irfan (College of Software and Convergence Technology, Sejong University, Seoul, Republic of Korea) ,  Rho Seungmin (Department of Software, Sungkyul University, Anyang, Republic of Korea) ,  Chilamkurti Naveen (Computer Science and IT, La Trobe University, Melbourne, Australia) ,  Baik Sung Wook (College of Software and Convergence Technology, Sejong University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 61  ページ： 297-311  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数カメラを用いる屋内と屋外環境のアクティブ大規模監視は,今日の相互接続する世界における明白な必要性になっている。スマートカメラにおける増強された計算と貯蔵能力は知的自律監視ネットワークを実現するための有望なプラットフォームとしてそれらを確立した。しかしながら,貧弱な分解能,オブジェクトごとに試料の限られた数,マルチビューサーベイランス河川における姿勢変化,効率的な画像表現の作業をかなり困難にしている。これらの問題を解決するために,スマートカメラに埋め込まれた処理を用いた特徴抽出のための効率的で強力な畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくフレームワークを提案した。別々に人と車の微調整セグメント監視物体からの識別,低次元特徴を得た効率的,高性能,訓練済みCNN。さらに,監視対象のマルチビュー質問を用いて,検索性能を改善した。実験は,異なる監視データセットにおける高効率化・検索性能を明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  検索効率 ,  分解能 ,  効率化 ,  特徴抽出 ,  相互接続 ,  河川 ,  *カメラ ,  畳込み
準シソーラス用語： マルチビュー ,  微調整 ,  画像表現 ,  姿勢変化 ,  屋外環境 ,  *スマートカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 組込み処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  転移学習 ,  画像検索

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視点 ,  物体 ,  表現 ,  検索 ,  スマートカメラ ,  ビジョン