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J-GLOBAL ID：202202249782881357   整理番号：22A1037868

Wasserstein生成敵対ネットワークと空間チャネル注意ブロックに基づくX線セキュリティ検査における禁止アイテムX線擬似カラー画像のためのデータ増強法【JST・京大機械翻訳】

A Data Augmentation Method for Prohibited Item X-Ray Pseudocolor Images in X-Ray Security Inspection Based on Wasserstein Generative Adversarial Network and Spatial-and-Channel Attention Block

著者 (7件)： Liu Dongming (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Dongming (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Jianchang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Jianchang (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Yuan Peixin (School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Yu Feng (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Yu Feng (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 公共のセキュリティと犯罪防止のために,深層学習に基づくX線セキュリティ検査における禁止アイテムの検出は,広く注目されている。しかし,擬似カラー画像データセットはセキュリティのために不足しており,X線セキュリティ検査における禁止アイテムの検出に大きな挑戦をもたらす。本論文では,X線セキュリティ検査における禁止アイテムX線擬似カラー画像のためのデータ増強法を提案した。第1に,著者らは,禁止アイテムの有/無のデータセットを用いてデータセット強化を達成するために,著者らの方法のフレームワークを設計した。第2に,フレームワークにおいて,著者らは,勾配ペナルティによって著者らのX線Waserstein生成敵対ネットワークモデルを構成するために,空間-チャネル注意ブロックと新しいベースブロックを設計した。モデルは擬似カラー画像の代わりに高品質二重エネルギーX線データを直接生成する。第3に,著者らは,生成と実際の二重エネルギーX線データを,バックグラウンドデータと新しいX線擬似カラー画像に複合する複合戦略を設計し,アイテム間の実際の重複関係をシミュレートできる。最後に,著者らのデータ増強方法の有無による2つの物体検出モデルを適用して,著者らの方法の有効性を検証した。実験結果は,著者らの方式がX線セキュリティ検査において効果的に禁止アイテムX線擬似カラー画像のためのデータ増強を達成できることを証明した。Copyright 2022 Dongming Liu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  検査 ,  データ ,  *ネットワーク ,  防犯 ,  モデル ,  有効性 ,  チャネル ,  *カラー画像 ,  *注意 ,  ペナルティ ,  セキュリティ ,  機械学習
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  物体検出 ,  高品質 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (41件)：

• S. Michel, J. Ruiter, M. Hogervorst, S. Koller, A. Schwaninger, "Computer-based training increases efficiency in x-ray image interpretation by aviation security screeners," Proceedings of the 41st Annual IEEE International Carnahan Conference on Security Technology, pp. 201-206, Ottawa, ON, Canada, 8-11 Oct. 2007.
• V. Riffo, S. Flores, D. Mery, "Threat objects detection in x-ray images using an active vision approach," Journal of Nondestructive Evaluation, vol. 36, no. 44, 2017.
• D. Turcsany, A. Mouton, T. P. Breckon, "Improving feature-based object recognition for x-ray baggage security screening using primed visual words," Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), pp. 1140-1145, Cape Town, South Africa, 25-28 Feb. 2013.
• V. Riffo, D. Mery, "Automated detection of threat objects using adapted implicit shape model," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 46, no. 4, pp. 472-482, 2016.
• D. Mery, E. Svec, M. Arias, "Object recognition in x-ray testing using adaptive sparse representations," Journal of Nondestructive Evaluation, vol. 35, no. 3, pp. 1-9, 2016.

タイトルに関連する用語 (8件)： 敵対 ,  チャネル ,  注意 ,  X線 ,  セキュリティ ,  検査 ,  禁止 ,  データ増強