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J-GLOBAL ID：202002227470220044   整理番号：20A0817023

CNNとGaNを用いた画像へのスケッチ【JST・京大機械翻訳】

Sketch to image using CNN and GAN

著者 (5件)： Vinay A (PES University,CPRMI,Bengaluru,India) ,  Lokesh Aditya (PES University,CPRMI,Bengaluru,India) ,  Kamath Vinayaka R (PES University,CPRMI,Bengaluru,India) ,  Murthy K N B (PES University,CPRMI,Bengaluru,India) ,  Natarajan S (PES University,CPRMI,Bengaluru,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICACC  ページ： 295-299  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： 視覚メディアは人間コミュニケーションの主要なソースの一つである。著者らは,著者らの思考をより良く表現し,コミュニケーションするために,ロゴ,画像,および他の視覚メディアに依存する傾向があることが多い。これにより,画像化において莫大な生殖能力と独創性を必要とするあらゆる分野と同じように,検証が証明された。本論文では,新しい画像の作成において人間の努力と時間を軽減するシンチレーション技術を提示した。この技術は画像認識と画像生成の両方を含んでいる。モデル生成と認識の相乗効果により,既存のGansと比較すると,システム利得の有効性と優れた精度が得られた。このシステムは,実際の画像にかなり類似した画像を刺激できる。Copyright 2020 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： 利得 ,  画像合成 ,  有効性 ,  シンチレーション ,  生殖能力 ,  コミュニケーション ,  相乗作用 ,  視覚 ,  *窒化ガリウム ,  画像認識
準シソーラス用語： 画像化 ,  LOGO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  GaN ,  スケッチ