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J-GLOBAL ID：201902223237556291   整理番号：19A1057279

段階的回復に基づく隠蔽ディジット画像認識【JST・京大機械翻訳】

Gradual recovery based occluded digit images recognition

著者 (6件)： Wang Yasi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yao Hongxun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yu Wei (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Dong (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhou Shangchen (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Sun Xiaoshuai (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 2  ページ： 2571-2586  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,自動エンコーダが滑らかに変化する変動をモデル化するのに適していることを示している。本論文では,自動エンコーダを利用して,段階的回復を伴う部分的に閉塞された数字画像を認識することを試みた。自動符号器の新しい変化,すなわち,「一般化オートエンコーダ」を提案し,隠蔽された数字画像の回復と認識の問題に対して,積層一般化オートエンコーダ(SGAE)を構築した。直接オクルージョンを回復するよりも,オクルージョンの程度は連続変数と見なされ,回復タスクは段階的なプロセスと見なされる。全タスクを複数の中間回復手順に分割し,各手順を一つの一般化オートエンコーダに割り当て,その結果,回復問題を徐々に処理した。有望な回復結果に基づいて,閉塞された数字画像をよく認識することができた。結果は,徐々に回復が閉塞領域の直接回復より優れていることを実証した。さらに,本論文における主な応用は,隠された数字画像認識であるが,しかし,提案したフレームワークは,容易に,そして,うまく他の問題に一般化することができた。著者らの設定を検証するために広範な実験を設計し,この方法の有効性,拡張性および一般化可能性を示した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *数字 ,  *画像認識 ,  *オクルージョン ,  モデリング ,  *画像 ,  符号器 ,  有効性
準シソーラス用語： 連続変数 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 積層一般化自動符号器 ,  段階的オクルージョン回復 ,  隠蔽ディジット画像認識 ,  畳み込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 段階 ,  回復 ,  隠蔽 ,  ディジット ,  画像認識