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J-GLOBAL ID：201802231355361592   整理番号：18A0165561

化合物画像のための軽量意味論的セグメンテーション【Powered by NICT】

Light-weight semantic segmentation for compound images

著者 (4件)： Cha Geonho (Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI, Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Yoo Hwiyeon (Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI, Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Lee Donghoon (Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI, Seoul National University, Seoul, Korea) ,  Oh Songhwai (Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI, Seoul National University, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MFI  ページ： 295-300  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： 複眼と呼ばれる昆虫の目構造は興味ある利点を有している。所見,低収差,コンパクトサイズ,短い画像処理時間,および場の無限深さの大きな磁場を持っている。は昆虫の複眼構造を模擬した複眼カメラを設計することができるならば,これらの興味深い利点を持つ化合物画像を得ることができた。本論文では,合成画像のための複合カメラプロトタイプと低複雑性意味的セグメンテーション方式の設計を考察した。プロトタイプは半球形状で,いくつか同期一眼レフカメラモジュールから構成されている。カメラモジュールから獲得された画像は複眼をエミュレートする多視点幾何学を用いた合成画像に写像した。このようにして,著者等は複眼構造の種々の形態,高レベルアプリケーションを開発するための有用なシミュレーションが可能である。その後,畳込みニューラルネットワークに基づく化合物画像のための低複雑度の意味的セグメンテーション方式を提案した。実験結果は化合物画像は,典型的なRGB画像よりも意味的セグメンテーションに適し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： *セグメンテーション ,  収差 ,  応用プログラム ,  プロトタイプ ,  エミュレーション ,  *意味論 ,  昆虫類 ,  複眼 ,  *画像 ,  画像処理 ,  幾何学
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  低複雑性 ,  合成画像 ,  複眼カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 軽量 ,  意味論 ,  セグメンテーション