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J-GLOBAL ID：201802234726122966   整理番号：18A0518924

イベント認識のための深いモデルのプール【Powered by NICT】

A pool of deep models for event recognition

著者 (6件)： Ahmad K. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy) ,  Mekhalfi M. L. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy) ,  Conci N. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy) ,  Boato G. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy) ,  Melgani F. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy) ,  De Natale F. G. B. (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2886-2890  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,静止画像におけるイベント認識のための新しい2段階フレームワークを提案した。最初に,一般的なイベント画像のための,異なる事前モデルを介して得られた,深い特徴は分類器のアンサンブル,後分類確率は規則化誘起方式を用い,画像の分類におけるそれらの信頼性に従って得られたスコアをペナルティと,それらの平均となるにより溶融その後に供給した。第二に,提案したパイプラインの最終出力を引き出すために逆マッチングパラダイムとの融合結果を結合した。三つの挑戦的なデータセット上で提案アプローチの評価を行い,良好な結果が得られ,最近の主要研究を進めることができることを示した。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： ペナルティ ,  静止画像 ,  信頼性 ,  *画像
準シソーラス用語： スコア , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： イベント ,  モデル