文献

J-GLOBAL ID：201702232464327503   整理番号：17A1257222

野生におけるコンピュータビジョンに基づく古代コイン認識に向けて 自動信頼性のある画像前処理と正規化【Powered by NICT】

Towards computer vision based ancient coin recognition in the wild - Automatic reliable image preprocessing and normalization

著者 (2件)： Conn Brandon (School of Computer Science, University of St Andrews St Andrews, KY16 9SX, Fife, Scotland, United Kingdom) ,  Arandjelovic Ognjen (School of Computer Science, University of St Andrews St Andrews, KY16 9SX, Fife, Scotland, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 1457-1464  発行年： 2017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： 文化遺産の球への応用の魅力的な分野として,近年における古代貨幣の自動分析は,コンピュータビジョンコミュニティからの研究の注目を集めている。最近の研究は,現実的な条件で得られた画像に適用したときに技術の存在状態を非常にうまく機能しないという実証した。この背後にある理由の一つは,提案したアルゴリズムの多くの背景クラッタの欠如,および均一なスケール,方向,および異なる画像を横切るコインの翻訳で作製した(しばしば暗黙の)前提である。これらの仮定は,デフォルトによっては充足されないとより複雑な解析の分野における更なる進歩がされる前に,野生における「後天性コインの前処理と正規化画像のできるロバストな方法が必要である。本論文では,位置決めおよびアマチュア集熱器により得られたクラッタ画像からコインを分割する正確にできるアルゴリズムを導入した。具体的には,筆者らは最初にコインを局在化するための簡単な形状仮説を用い,次に,大量のデータから学んだ統計的モデルを用いてこの初期推定値を微細化して最終的な,正確な結果に到達する二段階アプローチを提案した。’野生’収集されたデータに著者らの結果は,提案したアルゴリズムが高度に挑戦的な画像に適用した場合でも優れた精度を実証した。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： クラッタ ,  *信頼性 ,  推定量 ,  自動分析 ,  *コンピュータビジョン ,  *前処理 ,  精密化 ,  *画像 ,  ロバスト性 ,  *正規化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 文化遺産 ,  *画像前処理 ,  *硬貨 ,  *古代 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンピュータビジョン ,  古代 ,  コイン ,  画像前処理 ,  正規化