ブースティング技術による表面材料の触覚識別性の向上【JST・京大機械翻訳】

K Priyadarshini; Chaudhuri Subhasis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211225130715 整理番号：21P0052412

ブースティング技術による表面材料の触覚識別性の向上【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Haptic Distinguishability of Surface Materials with Boosting Technique

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2020年10月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

識別特徴は,オブジェクト検出や分類のようないくつかの学習アプリケーションにとって重要である。ニューラルネットワークは,画像と音声信号の識別特徴を抽出するのに広く使用されている。しかし,触覚領域における大きなデータセットの欠如は,そのような技術の適用性をしばしば制限する。本論文では,触覚信号の識別特性の解析のための一般的フレームワークを提案した。触覚信号の識別性の向上において,スペクトル特性とブースト埋込み技術の有効性を実証した。実験は,著者らのフレームワークがより少ない訓練データを必要として,異なる予測子のためによく一般化して,関連する最先端技術より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

, , ,

前のページに戻る