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J-GLOBAL ID：202002234494298409   整理番号：20A2029661

深い特徴を持つ文化遺産の組織化【JST・京大機械翻訳】

Organizing Cultural Heritage with Deep Features

著者 (4件)： Montoya Obeso Abraham (Instituto Politecnico Nacional, Tijuana, Mexico) ,  Benois-Pineau Jenny (Universite de Bordeaux, Bordeaux, France) ,  Garcia Vazquez Mireya Sarai (Instituto Politecnico Nacional, Tijuana, Mexico) ,  Ramirez Acosta Alejandro Alvaro (MIRAL R&D&I, San Diego, CA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SUMAC ’19  ページ： 55-59  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 近年,デジタル形態における文化の保存と拡散は,情報技術を通して文化を保存し,普及する目的で,メキシコのように,異なる国の政府にとって優先事項である。今日,大量のマルチメディアコンテンツが生産されている。したがって,より効率的で正確なシステムがそれを組織化するために必要とされる。本研究では,事前訓練された残差ネットワーク(ResNet)の能力を分析し,抽出した深い特徴を通して情報を記述し,PCAアルゴリズムによる異なるレベルの圧縮でK平均法によりクラスタに新しいデータをグループ化することによってその挙動を分析し,新しい入力データの構造化が提案した方法で実行できることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ構造 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  メキシコ合衆国 ,  平均法 ,  クラスタ ,  ディジタル方式 ,  情報技術
準シソーラス用語： マルチメディアコンテンツ ,  文化遺産 ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ構造化 ,  ニューラルネットワーク ,  視覚注意

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 文化遺産 ,  組織化