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J-GLOBAL ID：202102224935605580   整理番号：21A0232893

GANを用いた移動者のためのAIベースWバンド疑物検出システム:解,性能評価および標準化活動【JST・京大機械翻訳】

AI-Based W-Band Suspicious Object Detection System for Moving Persons Using GAN: Solutions, Performance Evaluation and Standardization Activities

著者 (6件)： Katsuyama Yutaka (Waseda University,Global Information and Telecommunication Institute,Japan) ,  Yu Keping (Waseda University,Global Information and Telecommunication Institute,Japan) ,  Myint San Hlaing (Waseda University,Global Information and Telecommunication Institute,Japan) ,  Sato Toshio (Waseda University,Global Information and Telecommunication Institute,Japan) ,  Wen Zheng (Waseda University,School of Fundamental Science and Engineering,Japan) ,  Qi Xin (Waseda University,Global Information and Telecommunication Institute,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITU K  ページ： 1-7  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： 異なる領域におけるコンフリクトの強化によって,Wバンド疑わしいオブジェクト検出システムはテロリスト攻撃を防ぐための不可欠なセキュリティ手段であり,空港のような多くの重要な場所で広く使われている。人工知能は,画像認識の分野で非常に信頼できて正確なサービスを実行することができるので,疑わしい物体に対する認識率を増すために,疑わしい物体検出システムで使われる。しかし,完全な疑わしいオブジェクトデータベースを確立することは困難であり,AI訓練のための実験から疑わしい物体の十分なミリ波画像を得ることは現実的ではない。この問題に取り組むために,本論文では,生成敵対ネットワークによるAI訓練のための多数のミリ波画像を生成する実現可能性を検証した。さらに,CNN訓練に用いるオリジナル画像が不十分であり,移動者に対するAIベースWバンド疑わしい物体検出システムのサービス品質を増加させる方法のAI認識率に影響する因子を評価した。平行して,すべての国際標準化組織は,AIの新技術を全体的に進歩させた。本論文では,AI研究と標準化関連活動に関する情報を用いて読者を更新した。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： データベース ,  ネットワーク ,  *標準化 ,  空港 ,  人工知能 ,  EHF波 ,  性能評価 ,  セキュリティ ,  画像認識
準シソーラス用語： 国際標準化 ,  物体検出 ,  サービス品質 ,  認識率 ,  テロリスト ,  *Wバンド , 【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 (9件)： GaN ,  AI ,  Wバンド ,  物 ,  検出システム ,  解 ,  性能評価 ,  標準化 ,  活動