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J-GLOBAL ID：201802217349283516   整理番号：18A0451355

畳込みニューラルネットワークを用いた自然画像の区別コンピュータグラフィックス【Powered by NICT】

Distinguishing computer graphics from natural images using convolution neural networks

著者 (4件)： Rahmouni Nicolas (Ecole Polytechnique, Palaiseau, France) ,  Nozick Vincent (JFLI (UMI 3527), Tokyo, Japan) ,  Yamagishi Junichi (National Institute of Informatics) ,  Echizen Isao (National Institute of Informatics)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WIFS  ページ： 1-6  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： 本論文では,実際の写真画像から計算機生成グラフィックスを区別するための性ディープ学習手法を提案した。提案した方法はカスタム貯留層を持つ畳込みニューラルネットワーク(CNN)を使って現在の最良のアルゴリズム特徴抽出法を最適化した。クラス確率の局所推定値を計算し,凝集した全体像のラベルを予測した。最近のフォトリアリスティックコンピュータグラフィックスに関する著者らの研究を評価し,それが局所および完全画像分類のための最新の方法よりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： 学習 ,  推定量 ,  計算機発生 ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  *コンピュータグラフィックス ,  特徴抽出 ,  写真像
準シソーラス用語： 画像分類 ,  貯留層 ,  *自然画像 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  自然画像 ,  コンピュータグラフィックス