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J-GLOBAL ID：201802237180800175   整理番号：18A1771109

街路ビデオにおける信号ボード顕著性検出【JST・京大機械翻訳】

Signboard Saliency Detection in Street Videos

著者 (3件)： Krishna Onkar (Dept. of Information and Communication Engineering The University of Tokyo, Japan) ,  Aizawa Kiyoharu (Dept. of Information and Communication Engineering The University of Tokyo, Japan) ,  Reimerth Saskia (Technische Universitt Wien, Austria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1917-1921  発行年： 2018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： コンピュータビジョンにおける過去数十年の研究者の間,重要性の尺度を用いて画像コンテンツを分類する共通の目標を有する画像のための様々な顕著性モデルを提案した。しかし,静止画像と比較して,ビデオ信号に対して提案された顕著性検出アルゴリズムの数は限られている。しかし,人がビデオに見える予測は,広告設計,ビデオ再ターゲッティングおよび編集のようなアプリケーションに関連している。本研究では,街路ビデオにおける署名ボードの顕著性の相対的ランク付けを検出することを目的としたビデオ突出検出のための新しい方法を提案した。そのために,著者らは,自由視点およびタスク視聴シナリオにおいて,様々な街路ビデオを見る参加者の視線データを収集し,そこでは,タスクは昼食を持つ場所を同定することであった。さらに,自由視点における署名ボードの相対的ランク付けとタスク視聴シナリオを生成するために,収集された視線データを定量的に分析した。この解析結果に基づいて,著者らは,道路ビデオにおける信号板の相対的顕著性をより正確に予測することができるビデオ顕著性検出アルゴリズムを提案した。提案したモデルの予測精度が既存のビデオ顕著性検出アルゴリズムより優れていることが分かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 広告 ,  道路 ,  画像 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  静止画像 ,  等級づけ ,  画像信号 ,  コンピュータビジョン ,  ターゲティング
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  予測精度 ,  検出アルゴリズム ,  視聴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 街路 ,  ビデオ ,  ボード