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J-GLOBAL ID：202002239016742612   整理番号：20A2028437

適応クロスレイヤ相関による視覚アートのスタイルの認識【JST・京大機械翻訳】

Recognizing the Style of Visual Arts via Adaptive Cross-layer Correlation

著者 (2件)： Chen Liyi (Nankai University, Tianjin, China) ,  Yang Jufeng (Nankai University, Tianjin, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’19  ページ： 2459-2467  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： 視覚芸術は,様々な芸術形式,例えば絵画,彫刻,構造,~~などから成り,それは著者らの生活を豊かにするだけでなく,美学,歴史,および文化に関連した仕事も含む。異なる時代は,異なる芸術的アピールを持ち,また,芸術は,表現と精神的追跡に関して,各時代の特性を持ち,その中で,スタイルは,視覚芸術を記述する重要な属性である。視覚芸術のスタイルをより効果的に認識するために,深いスタイル表現を学習するためのエンドツーエンド訓練可能なアーキテクチャを提示する。このアーキテクチャの主成分,適応交差層相関を,Gram行列ベースの相関計算に触発した。提案手法は,それらの固有類似性に基づく異なる空間位置における特徴を適応的に重み付けできる。3つのデータセットに関する大規模な実験は,いくつかの最先端の方法に関して提案方法の優位性を実証した。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： *視覚 ,  エンドツーエンド方式 ,  類似性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *クロスレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深い特徴 ,  スタイル分類 ,  視覚芸術

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  クロスレイヤ ,  相関 ,  視覚 ,  アート ,  スタイル