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J-GLOBAL ID：201802254240577105   整理番号：18A0200052

注釈を用いないロバストなビデオ同期学習【Powered by NICT】

Learning Robust Video Synchronization without Annotations

著者 (3件)： Wieschollek Patrick ,  Freeman Ido ,  Lensch Hendrik P.A.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 92-100  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： 整列ビデオ配列はコンピュータグラフィックスとビジョンにおける広範囲の応用のための基本的なまだ未解決の成分である。ほとんど古典的な画像処理法は基本的なデータの高い量のために関連したビデオ問題に直接適用できず,それらの限界に小さな変化をappearance.,,,,本aスケーラブルかつロバストな方法のための計算a非線形時間的ビデオアラインメント。アプローチは自律的に自身の知識を増加させる各時間反復処理で意味のある表現を学習するためのその訓練データを管理する。は人手で生成標識の必要性を除去するために自分自身をビデオの性質に活用した。以前のアラインメント法は気象条件,季節と照明を考察した同様にが,著者らの手法である離れたデータ記録か月からのビデオを整列させることができた。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： コンピュータグラフィックス ,  画像処理 ,  アラインメント ,  *ロバスト性 ,  気象条件 ,  計算 ,  *録画装置 ,  *学習
準シソーラス用語： データアーカイブ ,  訓練データ ,  自律性 , 【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 (4件)： 注釈 ,  ロバスト ,  ビデオ ,  学習