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J-GLOBAL ID：201802266692309804   整理番号：18A1621985

画像超解像と異常検出による監視瞳孔の注意【JST・京大機械翻訳】

Monitor Pupils’ Attention by Image Super-Resolution and Anomaly Detection

著者 (4件)： Rothoft Valentin (Shanghai Jiao Tong University, School of Electronic Information and Electrical Engineering, People’s Republic of China) ,  Si Jiaxin (Shanghai Jiao Tong University, School of Electronic Information and Electrical Engineering, People’s Republic of China) ,  Jiang Fei (Shanghai Jiao Tong University, School of Electronic Information and Electrical Engineering, People’s Republic of China) ,  Shen Ruimin (Shanghai Jiao Tong University, School of Electronic Information and Electrical Engineering, People’s Republic of China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSEC  ページ： 843-847  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： 若い年齢における学術的成功は,クラス内挙動を実質的にもたらす。例えば,正しい空間要素-教師またはボードを見ることは,精神的焦点に向けた最初の主要なステップと考えることができる。本論文では,焦点点決定と分類に基づいて,古典的監視ビデオからの瞳孔の注意を監視するための新しい方法を提案した。このアプローチは,子供の顔の低解像度と焦点ポイント自身の分類の2つの主要な課題を提起する。実際に,各学生の注視点を顔のランドマークから推論し,それにより頭部姿勢(PnP問題を解くことにより)を知ることができる。しかし,学生の顔の分解能は通常40×40か小さい。したがって,著者らは,超解像度アルゴリズムを組み合わせて,最後の数列における瞳孔の顔ランドマークをより正確に推定することを提案した。第二の困難なタスク分類を達成し,適切な空間領域に注意を払わない子供を検出するために,二次元における焦点の分布を考察した。その後,密度基準上の異常点を識別した。いくつかの実際のビデオに関する実験は,このプロセスの有効性と効率を実証した。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： 二次元 ,  特異点 ,  録画装置 ,  *画像 ,  *超解像 ,  分解能 ,  アルゴリズム ,  子供
準シソーラス用語： 空間領域 ,  ランドマーク ,  注視点 ,  低分解能 ,  *異常検出 , 【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)： 超解像 ,  異常検出 ,  瞳孔 ,  注意