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J-GLOBAL ID：201802272418984489   整理番号：18A0708627

圧縮サンプリングに基づく物体認識の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning object recognition based on compressive sampling

著者 (5件)： Li Congjian (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Cheng Yu (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, 48823, USA) ,  Bi Sheng (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Cai Yingfeng (Automotive Engineering Research Institute, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Xi Ning (Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 2663-2668  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： 本論文では,画像がそれらの空間形式で処理される必要があるとき,圧縮された空間における学習を可能にし,空間に再構成することを可能にする物体認識アルゴリズムを提案した。従来のカメラを用いる代わりに,新しい圧縮サンプリングカメラをシミュレートし,圧縮サンプリング理論に基づいて自然シーンを圧縮画像に直接捕捉した。筆者らは,自己駆動車に対する信頼できる状況認識問題に対する解決策を提供する,交通データベース上での認識性能と再構成品質を評価した。また,公開可能な顔データベース上でのこの方法の有効性を利用した。提案した手法が高い認識率を得ることができ,画像再構成を達成できることを実験的に観察した。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： 画像再構成 ,  品質 ,  カメラ ,  再構成 ,  画像 ,  捕獲 ,  *物体認識 ,  データベース
準シソーラス用語： 認識率 ,  顔データベース ,  状況認識 ,  圧縮画像 ,  認識アルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮サンプリング ,  物体認識 ,  学習