文献

J-GLOBAL ID：202102244136246245   整理番号：21A0678119

マルチラベル畳込みSVMネットワークによる視覚障害者のためのシーン記述【JST・京大機械翻訳】

Scene Description for Visually Impaired People with Multi-Label Convolutional SVM Networks

著者 (4件)： Bazi Yakoub (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Alhichri Haikel (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Alajlan Naif (Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Melgani Farid (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, via Sommarive 9, 38123 Trento, Italy)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 23  ページ： 5062  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,視覚障害(VI)人々が画像中の複数の物体を認識するための携帯カメラベース手法を提案した。この方法は画像の粗い記述のための新しいマルチラベル畳込みサポートベクトルマシン(CSVM)ネットワークに依存する。CSVMのコアアイデアは,特徴マップ生成のためのフィルタバンクとして一組の線形SVMを使用することである。訓練フェーズの間,SVMフィルタの重みは,標準畳込みニューラルネットワーク(CNNs)で用いられる逆伝搬アルゴリズムとは異なり,フォワード教師つき学習戦略を使用して得られる。マルチラベル検出を扱うために,著者らは,各ブランチが画像中の1つのオブジェクトを検出するために使用されるマルチブランチCSVMアーキテクチャを導入した。このアーキテクチャは,各ブランチの畳み込み層によって提供される中間出力のオプポータフ融合機構によって,画像中に存在するオブジェクト間の相関を利用する。ネットワークの高レベル推論は,画像中のオブジェクトの存在/不在を予測するための二値分類SVMを通して行われる。ユーザによって摩耗した軽量シールドに搭載された携帯カメラから得られた2つの屋内データセットと1つの屋外データセットについて得られた実験を行い,ラップトップ処理ユニットにUSBワイヤを介して接続し,議論した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  フィルタ ,  *ネットワーク ,  教師つき学習 ,  線形性 ,  金属線 ,  処理装置 ,  視覚障害者 ,  計算機アーキテクチャ ,  フィルタバンク ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  モバイルカメラ ,  逆伝搬アルゴリズム ,  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)： 視覚障害者(VI) ,  コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  マルチラベル畳込みサポートベクトルマシン(M-CSVM)

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

引用文献 (39件)：

• Blindness and Vision Impairment. Available online: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/blindness-and-visual-impairment (accessed on 12 September 2019).
• Ulrich, I.; Borenstein, J. The GuideCane-applying mobile robot technologies to assist the visually impaired. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part A Syst. Hum. 2001, 31, 131-136.
• Shoval, S.; Borenstein, J.; Koren, Y. The NavBelt-a computerized travel aid for the blind based on mobile robotics technology. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1998, 45, 1376-1386.
• Bahadir, S.K.; Koncar, V.; Kalaoglu, F. Wearable obstacle detection system fully integrated to textile structures for visually impaired people. Sens. Actuators A Phys. 2012, 179, 297-311.
• Shin, B.-S.; Lim, C.-S. Obstacle Detection and Avoidance System for Visually Impaired People. In Proceedings of the Haptic and Audio Interaction Design, Seoul, Korea, 29-30 November 2007; Oakley, I., Brewster, S., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2007; pp. 78-85.

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  ラベル ,  畳込み ,  SVM ,  視覚障害者 ,  シーン ,  記述