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J-GLOBAL ID：202002269096277621   整理番号：20A2616124

栄養研究におけるエゴセントリックウェアラブルCameraの選択的含有量除去【JST・京大機械翻訳】

Selective Content Removal for Egocentric Wearable Camera in Nutritional Studies

著者 (2件)： Hassan Mohamed Abul (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, Al, USA) ,  Sazonov Edward (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, Al, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 198615-198623  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 自動摂取モニターv2(AIM-2)は,日中に静止画像を捕獲し,摂食を検出するセンサデータを用いて,個々の食事と摂食行動のモニタリングを助けるエゴセントリックカメラとセンサである。画像は食べる食品,摂食環境,および他の行動と日常活動を認識するのに利用できる。同時に,捕捉された画像は,社会的摂食および/またはバイスタンダー(すなわち,バイスタンダープライバシー)の人々のようなコンテンツに関するプライバシーを運搬するかもしれない。(2)AIM-2(即ち,コンテキストプライバシー)の観点からコンピュータスクリーン上に現れる敏感な文書。本論文では,深層学習ニューラルネットワークを用いた意味セグメンテーションによる選択的コンテンツ除去によるプライバシー保護のための自動画像再活動に基づく新しい手法を提案した。提案方法は,0.87の精度と0.94の再現率によるバイスタンダープライバシー除去を報告し,0.97と0.98の精度と再現によるコンテキストプライバシー除去を報告した。研究の結果は,深層学習ニューラルネットワークを用いた選択的コンテンツ除去が,栄養研究のためのエゴセントリックウェアラブルカメラに対するプライバシー問題に対処する非常に望ましいアプローチであることを示した。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 ,  食品 ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  プライバシー ,  静止画像 ,  センサ ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  再現率 ,  センサデータ ,  深層学習 ,  ウェラブルカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 栄養 ,  研究 ,  含有量