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J-GLOBAL ID：202002278370461571   整理番号：20A1868776

安全性を安全に捕捉するための深層学習ベースの解決策【JST・京大機械翻訳】

Garuda a deep learning based solution for capturing selfies safely

著者 (2件)： Virk Jitender Singh (Indian Institute of Technology Ropar, India) ,  Dhall Abhinav (Indian Institute of Technology Ropar, India)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IUI ’19  ページ： 43-44  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： 携帯電話を用いたクリックは,過去数年間,傾向になった。緊急の場所におけるクリック自己の細動は,いくつかの場合において重大な傷害と死さえもたらすことが実証されている。これを克服するために,自iesを捕獲しながら,背景の危険レベルを検出することによりユーザを警告できるシステムを提案した。このアプリケーションは深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。予測を,異なるレベルの危険を表すクラスを有する5クラス分類問題として実行した。顔検出とデバイス方向情報もロバスト性とより少ない電池消費のために使用する。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： 電池 ,  死 ,  応用プログラム ,  ロバスト性 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 顔検出 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  安全な自己 ,  シーン解析 ,  利 self

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 安全性 ,  捕捉 ,  深層学習 ,  解決策