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J-GLOBAL ID：201802242963504739   整理番号：18A1907828

極端学習機械を用いたビデオ要約のリフティングウェーブレット変換ベース高速透かし【JST・京大機械翻訳】

Lifting Wavelet Transform based Fast Watermarking of Video Summaries using Extreme Learning Machine

著者 (3件)： Mishra Anurag (Department of Electronics, University of Delhi, New Delhi, India) ,  Agarwal Charu (Department of Computer Science, University of Delhi, New Delhi, India) ,  Chetty Girija (Faculty of ESTEM, University of Canberra, Canberra, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-7  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： 本論文では,Extreme学習機械(ELM)を用いたリフティングウェーブレット変換(LWT)領域におけるロバストな半ブラインドビデオ透かし方式を提示した。本方式において,最初に,ビデオフレームからの色特徴の抽出を用いて,静的ビデオ要約を生成した。第二に,ビデオ要約から成るフレームをLWTドメインで透かし化した。ロバストでリアルタイムの電子透かし方式を開発するために,ELMとして知られる高速単一隠れ層前方ニューラルネットワーク(SLFN)を電子透かし埋込みと抽出のために用いた。本方式の性能を評価するために,いくつかの信号処理攻撃を各透かしフレームに適用した。実験的証拠は,提案した方式が選択した攻撃に対してロバストであることを示した。フレームのファスト処理により,提案した方式はビデオの実時間電子透かしに適していることも分かった。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： *リフティング ,  *学習機械 ,  *録画装置 ,  ロバスト性 ,  *ウェーブレット変換 ,  信号処理 ,  ニューラルネットワーク ,  *高速度
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  実時間 ,  色特徴 ,  極度学習機械 , 【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 (5件)： 極端学習機械 ,  ビデオ要約 ,  リフティング ,  ウェーブレット変換 ,  透かし