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J-GLOBAL ID：202002296496973636   整理番号：20A2462497

BS-MCVRバイナリセンシングに基づくモバイルクラウド視覚認識【JST・京大機械翻訳】

BS-MCVR Binary-sensing based Mobile-cloud Visual Recognition

著者 (3件)： Zheng Hongyi (The Hong Kong Polytechnic University & DAMO Academy, Alibaba Group, Hong Kong, Hong Kong) ,  Zuo Wangmeng (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Lei (The Hong Kong Polytechnic University & DAMO Academy, Alibaba Group, Hong Kong, Hong Kong)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’20  ページ： 1339-1347  発行年： 2020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： モバイルクラウドベース視覚認識(MCVR)システムは,低エンドモバイルセンサが持続的に収集され,視覚データを,分析や認識のためにクラウドに送信するのが,山火検出,野生生物監視などの視覚監視アプリケーションにとって重要であるが,現在のMCVRシステムは,多くの計算資源とデータ伝送のための多くのエネルギーを消費し,データ伝送のための多くの計算資源と多くのエネルギーを消費し,それらの大規模展開を制限する。本研究では,モバイルエンドがシーンから直接高度にコンパクトで識別的な特徴を効率的に感知するように設計されたBS-MCVRと呼ばれるマシン知覚指向MCVRシステムを提示し,認識のためのクラウド上で検知された特徴を分析した。特に,モバイルエンドは,完全にバイナリ演算で動作するように設計され,固定点特徴マップを生成する。ベンチマークデータセットに関する実験は,このシステムが,認識精度を大きく劣化することなく,元の画像データの量を1/200に送信する必要があり,一方,データセンシングプロセスにおいて最小計算コストを消費することを示した。BS-MCVRは,大規模でMCVRシステムを展開するための非常に費用対効果の高い解決策を提供する。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： *視覚 ,  演算 ,  *視認 ,  応用プログラム ,  野生生物 ,  ベンチマーク ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 画像データ ,  費用対効果 ,  データ伝送 ,  認識精度 ,  計算コスト ,  計算資源 ,  特徴マップ ,  *バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： バイナリセンシング ,  モバイルクラウドシステム ,  視覚認識

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： BS ,  バイナリ ,  センシング ,  モバイル ,  クラウド ,  視覚認識