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J-GLOBAL ID：202202263137989937   整理番号：22A0650915

クラスタリングとカスケードSSDに基づくアニメーションキャラクタ検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Animation Character Detection Algorithm Based on Clustering and Cascaded SSD

著者 (1件)： Wang Yuan (School of Design and Art, Xijing University, Xi’an, Shaanxi 710123, China)
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： インターネットと情報技術の発展によって,大きいデータの時代は新しいデジタルひとつである。したがって,アニメーションIPはますます広く普及し,国内および国際アニメーション産業の連続的発展に関心があった。したがって,アニメーションビデオ解析はコンピュータのための良い着陸応用である。本論文は,大きいデータ環境におけるアニメーション特性の物体検出のためのクラスタ化とカスケードSSDに基づくアルゴリズムを提案した。訓練プロセスにおいて,Focal損失とTrunced勾配に基づく改良分類損失関数を用いて,初期検出効果を強化した。検出位相において,このアルゴリズムはSSDネットワークでカスケードした小型ターゲット強化検出モジュールを設計した。この方法で,小さなターゲット領域に対応する高レベル特徴を,小さなターゲットを検出するために別々に抽出することができ,小さなターゲットの検出効果を効果的に強化することができた。小さなターゲット検出の効果をさらに改善するために,局所候補ボックスを,アルゴリズムの検出精度を改善するために,k-平均クラスタ化アルゴリズムによって再構成した。実験結果は,この方式が効果的にアニメーション特性を検出することができて,性能指標が他の既存のアルゴリズムより良いことを示した。Copyright 2022 Yuan Wang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出 ,  損失関数 ,  データ ,  ネットワーク ,  着陸 ,  *クラスタ化 ,  位相 ,  *アニメーション ,  効果 ,  コンピュータ ,  インターネット ,  情報技術
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (17件)：

• M. Pellitteri, "The European experience with Japanese animation, and what it can reveal about the transnational appeal of anime," Asian Journal of Communication, vol. 31, no. 1, pp. 21-42, 2021.
• K. Liu, X. Q. Sun, "Research on the development and innovation of animation industry in jilin Province in the Internet big data era," Proceedings of the IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 619, no. 1, Changchun, China, August 2020.
• J. H. Yan, B. C. Lee, T. Yun, "A study on the elements of Chinese animation IP (intellectual property) development based on the pan-entertainment industry," International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 13, no. 1, pp. 168-179, 2021.
• J. Zhang, X. Hu, Z. Ning, E. C.-H. Ngai, L. Zhou, J. Wei, J. Cheng, B. Hu, "Energy-latency tradeoff for energy-aware offloading in mobile edge computing networks," IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 4, pp. 2633-2645, 2018.
• P. Sun, R. Zhang, Y. Jiang, K. Tao, X. Chenfeng, Z. Wei, T. Masayoshi, L. Lei, Y. Zehuan, W. Changhu, L. Ping, "Sparse r-cnn: end-to-end object detection with learnable proposals," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE, Manhattan, NY, USA, June 2021.

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタリング ,  カスケード ,  SSD ,  アニメーション ,  キャラクタ ,  検出アルゴリズム