敵対的オートエンコーダネットワークに基づくディジタルカモフラージュパターン生成アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Yang Xin; Xu Wei-Dong; Jia Qi; Li Ling

文献

J-GLOBAL ID：202002254367409034 整理番号：20A1791632

敵対的オートエンコーダネットワークに基づくディジタルカモフラージュパターン生成アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Digital Camouflage Pattern Generation Algorithm Based on Adversarial Autoencoder Network

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資料名：
巻： 34 号： 6 ページ： 2050017 発行年： 2020年
JST資料番号： T0877A ISSN： 0218-0014 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：シンガポール (SGP) 言語：英語 (EN)

過去において,ディジタルカモフラージュの殆どは,灰色画像におけるスポットの構成特徴を抽出するためにテクスチャ特徴を使用し,色情報間の位置関係を効果的に利用できなかった。この短所を克服するために,新しいデジタルカモフラージュパターン設計モデルを,敵対的オートエンコーダネットワークのモデルに基づいて提案した。最初に,いくつかの主要な色抽出アルゴリズムの複雑性と性能を,解析して,比較し,そして,AFK-MC2アルゴリズムおよび色類似性係数と組み合わせて,高速カモフラージュ主要色クラスタ化法を提案した。次に,バックグラウンドパターンにおけるスポットの構成特徴を抽出して,記述するために,深い畳み込み敵対自動エンコーダネットワークを設計した。画素スポットを拡散し,空間色混合の効果を達成するために,形態学的処理アルゴリズムを提案し,生成したカモフラージュパターンを処理した。最後に,2セットの草原と森林データセットをそれぞれ確立した。訓練過程に及ぼすネットワークの潜在変数の影響をデータセット上でテストし,カモフラージュ特徴記述の数を10に等しいか等しいと決定した。生成されたカモフラージュの有効性を検証するために,バックグラウンド領域とターゲット領域のスポットをランダムに選択し,これらのスポットの特徴パラメータ間のユークリッド距離を計算した。視覚と実験結果は,生成されたスポットがバックグラウンドとの高い融合を持つことを示した。Copyright 2020 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (4件)： , , ,

図形・画像処理一般 , パターン認識

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