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J-GLOBAL ID：201902219203565251   整理番号：19A0865451

深層学習に基づく脱運動画像処理に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on de-motion blur image processing based on deep learning

著者 (1件)： Chang Yanfen (School of Information Engineering, Ningbo University of Finance & Economics, Ningbo, Zhejiang, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 60  ページ： 371-379  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,コンピュータ技術とネットワーク技術の急速な発展により,コンピュータビジョンは様々な科学分野で広く使われている。人間の動き認識は,コンピュータビジョンの重要なブランチとして,運動イメージにおける人間の運動情報を正しく分類することが基本的である。それは,知的監視およびセキュリティ,人間-コンピュータ相互作用,運動解析および他の分野において,非常に重要である。現在,人間の運動認識法にはまだいくつかの問題がある。最初に,画像における運動情報を抽出して特性化する方法は,この分野における困難の1つであった。第二に,Kinectと他の深さカメラの出現により,研究者は人間の運動画像の深さ情報を提供し,人間の運動認識と分類を達成するためにこれらの深さ情報を効果的に使用する方法も重要な研究課題である。最終的に,サンプルデータの量が小さいとき,より高い人間運動認識率を達成するために,深い学習ネットワークモデルを使用する方法がある。UTD-MHADデータベースに基づいて,本論文は,カメラ運動の位置,姿勢および速度を推定するために,画像を修正するために,MIMUによって獲得されたRGB画像および深さ画像の人間の運動認識を研究し,画像画素位置を修正し,画像の動きぼけ問題を解決するために,画像処理を実行した。新しいアルゴリズムを開発し,その科学をMATLABシミュレーションにより検証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *画像 ,  ネットワーク ,  *学習 ,  コンピュータビジョン ,  *画像処理 ,  画素 ,  セキュリティ ,  相互作用 ,  データベース ,  コンピュータ ,  カメラ
準シソーラス用語： Kinect ,  動作認識 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  画像処理 ,  ぼけ画像

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  動画像処理 ,  研究