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J-GLOBAL ID：202102212603455874   整理番号：21A0448114

画像セグメンテーションを用いた物体認識【JST・京大機械翻訳】

Object Recognition Using Image Segmentation

著者 (4件)： Chaturvedi Manish (Sharda University,Department of Computer Science & Engineering,Greater Noida,India) ,  Kaur Mandeep (Sharda University,Department of Computer Science & Engineering,Greater Noida,India) ,  Rakesh Nitin (Sharda University,Department of Computer Science & Engineering,Greater Noida,India) ,  Nand Parma (Sharda University,Department of Computer Science & Engineering,Greater Noida,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PDGC  ページ： 550-556  発行年： 2020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： この論文の目的は,高精度で物体認識の問題を解決するために,いくつかのコンピュータビジョン技術と先進ブーストマシン学習アルゴリズムを組み込むことによって,リアルタイムで様々な目標物を認識することができるシステムを開発することであった。物体検出のタスクは,画像分類と画像局所化の両方の組み合わせである。画像分類はターゲットオブジェクトのクラスを同定し,一方,位置決めは入力画像内の位置を同定した。Viola-Jonesは,飛行機,自動車,顔などの多数のカテゴリーを認識するために効果的に働くアルゴリズムである。それは特徴抽出に関して機能して,目的を達成するためにHaar-Like特徴を使用した。したがって,Viola-Jは,本論文の開発目的に使用されるアルゴリズムである。また,通常の画像を用いる代わりに,画像セグメンテーション技法を用いて画像中のセグメントを生成し,さらなる計算のための画像を解析し,処理する。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  自動車 ,  飛行機 ,  特徴抽出 ,  位置決め ,  *物体認識 ,  コンピュータビジョン ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  画像分類 ,  物体検出 ,  高精度 ,  実時間 ,  局在化 , 【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 (2件)： 画像セグメンテーション ,  物体認識