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J-GLOBAL ID：201902235041532138   整理番号：19A2009540

分散視覚センサネットワークにおける弾力的自己キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Resilient Self-Calibration in Distributed Visual Sensor Networks

著者 (3件)： Simonjan Jennifer (Alpen-Adria-Universitaet Klagenfurt) ,  Dieber Bernhard (Joanneum Research) ,  Rinner Bernhard (Alpen-Adria-Universitaet Klagenfurt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： DCOSS  ページ： 271-278  発行年： 2019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： 今日,カメラネットワークは,知的家庭,産業自動化または監視のようなスマート環境において広く使われている。これらの応用には,しばしばカメラがそれらの空間的な近傍を認識するか,あるいは一般的な接地面上で動作することが必要である。一般的にセンサネットワークの使用における主要な関心事は,攻撃者の存在下でもそのロバスト性と信頼性である。本論文は,カメラネットワークのキャリブレーション位相の間,悪意のあるノードを検出する挑戦に取り組んだ。このような弾力性のある較正により,ロバストで信頼できる位置決め結果とネットワーク展開後の攻撃者の除去が可能になる。具体的には,キャリブレーションデータを操作し,標準暗号法により検出できないサブバートノードを同定する問題を考察した。著者らのネットワークにおける実験は,著者らの自己較正アルゴリズムが,ネットワークを自律的に較正しながら,位置決め未知カメラを成功裏に検出することを可能にすることを示した。Copyright 2019 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： *センサネットワーク ,  信頼性 ,  カメラ ,  *ネットワーク ,  ロバスト性 ,  自動化 ,  位相 ,  アルゴリズム ,  位置決め ,  弾性 ,  *視覚センサ
準シソーラス用語： 自律性 ,  攻撃者 ,  スマート環境 ,  カメラネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚センサ ,  自己キャリブレーション