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J-GLOBAL ID：202002211472837141   整理番号：20A2473023

SVRに基づく画像感受性Areasのための高精度画素マッピング法【JST・京大機械翻訳】

A High-Precision Pixel Mapping Method for Image-Sensitive Areas Based on SVR

著者 (5件)： Jing Huang (Department of Computer Science and Technology, Chengdu Neusoft University, Chengdu, China) ,  Yadav Amit (Department of Computer Science and Technology, Chengdu Neusoft University, Chengdu, China) ,  Khan Asif (Crescent Institute of Science and Technology, Vandalur, Chennai, India) ,  Khan Asif (UESTC, Chengdu, China) ,  Yadav Dakshina (College of Engineering, IT and Environment, Charles Darwin University, Darwin, Australia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1198  ページ： 35-43  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： 製品品質の保証のために生産設備を制御するために生産サイトでの粒子の粒径特性をモニターする必要がある。この点で,既存の方法は,現在の実践が大きな測定誤差,低い精度,および貧弱な再現性を含む複数の欠点を示すので,小さな粒子の精度を評価することが重要であることを,以前の研究は見出した。したがって,粒子の精度を改善するために,この研究の監視は,粒子の正確なピクセルサイズを予測するために,SVRアルゴリズムに基づくキャリブレーション法を提案した。結果は,高感度領域の高精度ピクセルマッピングが実際のサイズに近い粒子画像の画素マッピングを変換し,全体のシステムの測定精度を改善することを明らかにした。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 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 ,  *写像 ,  測定誤差 ,  測定精度 ,  粒径 ,  感受性 ,  再現性 ,  画像処理 ,  *画素 ,  高感度 ,  製品品質 ,  生産設備
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像処理 ,  SVR ,  予測 ,  高精度ピクセルマッピング

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVR ,  感受性 ,  画素 ,  マッピング法