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J-GLOBAL ID：201802258160653859   整理番号：18A2098147

深い学習を用いた視覚障害者のためのアンドロイド・スマートフォンベース視覚物体認識【JST・京大機械翻訳】

Android Smartphone Based Visual Object Recognition for Visually Impaired Using Deep Learning

著者 (3件)： Parikh Neel (Department of information technology, Vishwakarma government engineering college, Ahmedabad, India) ,  Shah Ishita (Department of information technology, Vishwakarma government engineering college, Ahmedabad, India) ,  Vahora Safvan (Department of information technology, Vishwakarma government engineering college, Ahmedabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCSP  ページ： 0420-0425  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,インターネット接続性を備えたスマートフォンを用いて,屋外環境において視覚障害者を案内するために,深い学習に基づく視覚オブジェクト認識モデルを提案した。深い学習に基づくコンピューティングは,ハイエンドサーバによって実行されて,クラウド上でホストされる。ブーストされた最適化畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく視覚オブジェクト認識モデルを,様々なCNNモデル,異なる最適化,および様々な学習速度を実験することによって提案した。視覚障害者は,提案したモデルを用いてオブジェクトセグメンテーションとオブジェクト認識のためのサーバへの入力としてビデオと送信フレームを捕捉する。次に,スマートフォンに取り付けられた聴覚装置への音声入力として,周囲の物体と障害物に関する情報を受け取る。提案したシステムは,11の屋外物体の認識のための測定可能な高精度を提供し,従来の案内サトウキビよりも視覚障害者をより効果的に誘導する。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： *物体認識 ,  録画装置 ,  サトウキビ ,  最適化 ,  インターネット ,  *スマートフォン ,  連結性 ,  *視覚 ,  *視覚障害者 ,  聴覚
準シソーラス用語： 高精度 ,  音声入力 ,  オブジェクトセグメンテーション ,  畳込みニューラルネットワーク ,  屋外環境 , 【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)： 学習 ,  視覚障害者 ,  視覚 ,  物体認識