文献

J-GLOBAL ID：202102215018295625   整理番号：21A2869976

ビデオテクスチャを合成する新しい方法【JST・京大機械翻訳】

Novel approaches for synthesizing video textures

著者 (2件)： Fan Wentao (Concordia Institute for Information Systems Engineering, Faculty of Engineering and Computer Science, Concordia University, Montreal, Qc, Canada H3G 2W1) ,  Bouguila Nizar (Concordia Institute for Information Systems Engineering, Faculty of Engineering and Computer Science, Concordia University, Montreal, Qc, Canada H3G 2W1)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 1  ページ： 828-839  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい型の媒体であるビデオテクスチャは,記録されたビデオから連続的に変化するストリームを持つ新しいビデオを生成することができる。ビデオテクスチャを生成する古典的手法は,予測目的のための次元縮小(すなわち,フレーム署名の抽出)と自己回帰(AR)プロセスのための主成分分析(PCA)を適用することである。本論文では,正確なビデオテクスチャを生成するために,他の次元縮小技術の使用を検討した。著者らの実験に基づいて,ビデオテクスチャの品質をさらに改良することができた。また,確率的主成分分析(PPCA)とGaussプロセス動的モデル(GPDM)を用いてビデオテクスチャを生成する新しい手法を提案し,元のビデオと同じ動きの前後で現れないフレームを含むビデオテクスチャを合成した。さらに,インクリメンタルアイソマップと増分時空間アイソマップ(IST-Isomap)を適用することにより,オンラインビデオテクスチャを生成する2つの方法を提案した。両手法は良好なオンラインビデオテクスチャ結果を作り出すことができる。特に,提案したIST-Isomapは,スパースビデオデータ(例えばカートオン)に適している。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Gauss過程 ,  ダイナミックモデル ,  媒質 ,  *録画装置 ,  主成分分析 ,  次元縮小
準シソーラス用語： オンライン ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビデオテクスチャ ,  次元縮小 ,  自己回帰プロセス ,  Gauss過程

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ビデオ ,  テクスチャ