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J-GLOBAL ID：202202250039574520   整理番号：22A1036827

深層ニューラルネットワークベースのスポーツマーケティングビデオ検出研究【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network-Based Sports Marketing Video Detection Research

著者 (3件)： Xu Longcheng (Physical Education Department of Jiangsu Vocational College of Finance and Economics, Huaian, Jiangsu 223000, China) ,  Choi Deokhwan (Physical Education Department of Woosuk University, Jeonju, Jeollabuk-do 55340, Republic of Korea) ,  Yang Zeyun (Physical Education Department of Woosuk University, Jeonju, Jeollabuk-do 55340, Republic of Korea)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  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： 短いビデオの急速な発展により,スポーツマーケティングのモードは多様化し,マーケティングビデオを正確に検出する困難さが増加している。ビデオにおける特定のキー画像の同定は,検出の焦点であり,次に,解析はスポーツマーケティングビデオを効果的に検出することができる。深いニューラルネットワークに基づくビデオ鍵画像検出の研究を提案して,マルチセン認識のためのキー画像の不明瞭で認識できない境界の問題を解決した。最初に,フィードバックネットワークの主要画像検出モデルを提案し,DAVSODの簡単な試験セットでアブレーション実験を行った。実験結果は,提案モデルが定量的評価と視覚効果の両方においてより良い性能を達成して,重要な対象物の全体的形状を正確に捉えることができることを示した。また,ハイブリッド損失関数を導入し,キー画像の境界を同定し,実験結果は,提案モデルが,定量的評価と視覚効果に関して,現在の最先端のビデオ重要な物体検出モデルに匹敵するか,または同等であることを示した。Copyright 2022 Longcheng Xu 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 ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  *マーケティング ,  *ニューラルネットワーク ,  認識 ,  画像 ,  視覚効果 ,  *録画装置 ,  多様化 ,  アブレーション
準シソーラス用語： 物体検出 ,  定量的評価 ,  *スポーツ・マーケティング ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (27件)：

• K. Koch, J. McLean, R. Segev, M. A. Freed, M. J. Berry, V. Balasubramanian, P. Sterling, "How much the eye tells the brain," Current Biology, vol. 16, no. 14, pp. 1428-1434, 2006.
• V. R. S. Mani, A. Saravanaselvan, N. Arumugam, "Performance comparison of CNN, QNN and BNN deep neural networks for real-time object detection using ZYNQ FPGA node," Microelectronics Journal, vol. 119, 2022.
• X. Liang, A. M. Javid, M. Skoglund, S. Chatterjee, "Decentralized learning of randomization-based neural networks with centralized equivalence," Applied Soft Computing, vol. 115, 2022.
• M. Jian, J. Wang, H. Yu, G.-G. Wang, "Integrating object proposal with attention networks for video saliency detection," Information Sciences, vol. 576, pp. 819-830, 2021.
• F. B. Chen, X. L. Wang, X. Li, Z. R. Shu, K. Zhou, "Prediction of wind pressures on tall buildings using wavelet neural network," Journal of Building Engineering, vol. 46, 2022.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層ニューラルネットワーク ,  スポーツ ,  マーケティング ,  ビデオ ,  研究