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J-GLOBAL ID：201802267189441818   整理番号：18A1510260

監視シナリオのための人工知能相乗法に基づく雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Noise Removal Based on Artificial Intelligence Synergy Methods for Surveillance Scenarios

著者 (5件)： Mihaescu Roxana (UTI Grup, Bucharest, Romania) ,  Carata Serban-Vasile (Institute of Space Science, Bucharest, Romania) ,  Ghenescu Veta (Institute of Space Science, Bucharest, Romania) ,  Chindea Mihai (UTI Grup, Bucharest, Romania) ,  Mitrea Catalin (Institute of Space Science, Bucharest, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： COMM  ページ： 501-504  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： サーベイランスの基礎は,高い圧縮またはセンサ不整合による分解能のいずれかにおいて,低品質に関して特別な困難さを引き起こす。後者は,塩やコショウ雑音のようないくつかのタイプのノイズを発生させることができた。本論文では,監視画像における塩とコショウ雑音除去のための革新的方法を適用し評価した。この方法は,ニューラルネットワーク,進化的および統計的方法の相乗効果を組み合わせた。パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)を用いて,パラメータが遺伝的アルゴリズムを用いて最適化された雑音によって影響される画素を検出した。雑音によって影響を受ける画素を,Gaussカーネルを用いて補正した。提案した方法は,周囲のクリーンな画素に影響を与えることなく,画像からのaltコショウを除去することを検出する高い効率的なo nであることを証明した。この方法を実世界CCTVカメラからの画像で試験した。スコットランドYardデータベースからの例により,雑音レベルが高い場合でも,提案した方法によるフィルタリング画像がシーンの詳細な詳細を保持することを示した。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： センサ ,  サーベイランス ,  ニューラルネットワーク ,  フィルタリング ,  *雑音 ,  コショウ ,  品質 ,  *雑音除去 ,  画素 ,  不整合 ,  データベース ,  パルス ,  *人工知能 ,  カメラ ,  最適化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： シナリオ ,  人工知能 ,  雑音除去