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J-GLOBAL ID：202002263948588240   整理番号：20A0907357

機械学習技術による捕捉オブジェクトの分析と応用【JST・京大機械翻訳】

Analysing and Applying Captured Object with Machine Learning Techniques

著者 (5件)： Khan Soumya Suvra (Techno India Group,Meghnad Saha Institute of Technology,Kolkata,India) ,  Majumdar Rana (Techno India Group,Meghnad Saha Institute of Technology,Kolkata,India) ,  Maut Partha Pratim (Techno India Group,Meghnad Saha Institute of Technology,Kolkata,India) ,  Ghosh Anupam (Techno India Group,Netaji Subhash Engineering College,Kolkata,India) ,  Mishra Ved P (Amity University,Dubai,UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCIKE  ページ： 287-290  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： 静的または動的画像のどちらかを検出することは,コンピュータビジョンの領域における基本的な目的であると考えられる。物体検出技術は静的画像と動的画像の両方に適用できる。現在,オブジェクト検出を用いるアプリケーションの実装が最も少ない。本研究は,様々なコンピュータビジョン特性を実装する人工知能と機械学習技術を用いたオブジェクト検出に関するものである。目的は,瞬間的な制定による異常な正確さを達成することを意図して,オブジェクト認識のための最先端の実践を統合することである。基本的な作業は,カメラを用いて物体を捕捉しながらパターンを同定することであり,異なる毎日のタスクを識別し,それらをジェスチャリングを用いて実行することである。最終結果はリアルタイム性能と満足なトーニング結果を示した。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： カメラ ,  物体認識 ,  人工知能 ,  *捕獲 ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン ,  動画像
準シソーラス用語： 身振り ,  物体検出 ,  実時間 ,  *機械学習技術 , 【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 (5件)： 機械学習技術 ,  捕捉 ,  オブジェクト ,  分析 ,  応用