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J-GLOBAL ID：201702276271058533   整理番号：17A1732925

シーン要素への相対的重要性の割り当て【Powered by NICT】

Assigning Relative Importance to Scene Elements

著者 (2件)： Bastos Igor Leonardo Oliveira ,  Schwartz William Robson
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIBGRAPI  ページ： 413-420  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： ヒト脳はそれらの構成要素の認識とそれらのそれぞれが果たす役割の理解を通したシーンを理解する急速にすることができた。,人間の知覚に関連しており,このプロセスは,画像,各要素に与える優先を見る時に人々がケアに影響する。,重要性と呼ばれる,優先の発想は,人々は自分達が見るものどのように認識していると何が関連する考えられる妨害する知覚と社会的側面の生物学的特徴に基づいている。これに関連して,本論文では要素重要性相対的割当(EIRA),ヒトは,そのシーンの中の要素に重要性をどのようにモデル化する手法を提案した。提案アプローチでは,そのシーン中の元素に重要性を帰属し知覚,組成および文脈的特徴に基づいている。提案した手法を評価するために,試験はUIUC Pascal文データセットに重点を置いたさまざまな画像データセットで行った,筆者らのアプローチは86.89%の平均精度を達成した。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： ヒト ,  *画像 ,  高速度 ,  モデリング
準シソーラス用語： 画像データ ,  生物学的性質 , 【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 (4件)： シーン ,  要素 ,  重要性 ,  割り当て