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J-GLOBAL ID：201802266418704154   整理番号：18A1769327

ビデオ処理による実時間効率的前景抽出【JST・京大機械翻訳】

Real Time Efficient Foreground Extraction with Video Processing

著者 (3件)： Arun Gawade Pawan (S. V. C. E. T. Rajuri, Department of Electronics & Telecommunication, Pune) ,  Kumar Manoj (S. V. C. E. T. Rajuri, Department of Electronics & Telecommunication, Pune) ,  Balaramudu P. (S. V. C. E. T. Rajuri, Department of Electronics & Telecommunication, Pune)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  ページ： 1-5  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： ビデオ解析は今日,非構造化情報の大きなソースである。HEVC規格への導入は,データ転送と貯蔵のコストを下げる大きな可能性を持っている。HEVCは,同じ視覚品質でビット速度の減少のそれより40%以上を提供する。限られた帯域幅の問題を見ると,ビデオデータを圧縮することが必要となった。データ空間を圧縮するために,相関データを取り除いた。これにより,機械学習のための重要な資産として充填するための圧縮情報が得られる。このベンチャーにおいて,より近い視点抽出/分割を扱うための大きな方法は,HEVC圧縮ビデオを通して直接的に取られた新しい空間過渡的な脱関連片代替案を使用することが期待される。異なる技術は,データ形式化の前に復号化法に対してだけでなく,重要な記憶と機械資源を提供することのない画像に関する研究を行っている。計画されたアプローチは,Gauss混合モデルに対して定量的かつ定性的に評価された。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： 規格 ,  画像 ,  復号化 ,  構造形成 ,  *録画装置 ,  帯域幅 ,  データ転送 ,  データフォーマット ,  機械学習
準シソーラス用語： ビットレート ,  Gauss混合モデル ,  *実時間 ,  *前景 ,  視覚品質 ,  映像データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  実時間 ,  前景