文献

J-GLOBAL ID：202002232124667416   整理番号：20A2259794

マルチモーダル融合のためのハイブリッド多次元深層畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Multidimensional Deep Convolutional Neural Network for Multimodal Fusion

著者 (2件)： Vynokurova Olena (Kharkiv National University of Radio Electronics,GeoGuard,Kharkiv,Ukraine) ,  Peleshko Dmytro (GeoGuard,Lviv/Kharkiv,Ukraine)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DSMP  ページ： 131-135  発行年： 2020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： 音声,顔,リップ,および人間のジェスチャ挙動のマルチモーダル認識のためのハイブリッド多次元深層畳込みニューラルネットワーク(HMDCNN)トポロジーを提案する。この場合,ハイブリダイゼーションは1つのマルチモーダルアーキテクチャにおける2Dと3D畳込みニューラルネットワークの互換性のある利用であると理解される。統合研究は,複雑な動的場面の理解を改善する。提案したハイブリッドシステムの基本ユニットは,深いニューラルネットワークトポロジーであり,それは,提案した中間レベル特徴融合サブシステムによって,各々のモダリティのために2Dと3D畳込みニューラルネットワーク(CNN)を結合した。このような特徴マップ融合法は,非正方形カーネルとのプール操作の特異的組合せによるスケーリング手順に基づいており,異なるタイプのモダリティを併合できる。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： 位相幾何学 ,  互換性 ,  *ニューラルネットワーク ,  二次元 ,  *多モード ,  *高次元 ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： モダリティ ,  ラスタ画像処理 ,  サブシステム ,  ハイブリッドシステム ,  *マルチモーダル融合 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチモーダル融合 ,  多次元 ,  深層畳込みニューラルネットワーク