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J-GLOBAL ID：202202270397200449   整理番号：22A0843849

異なるタイプからのスペクトル画像の生成-オートエンコーダアーキテクチャ(GVTI-AE)に基づく可視,熱,赤外線【JST・京大機械翻訳】

Generating Spectrum Images from Different Types - Visible, Thermal, and Infrared Based on Autoencoder Architecture (GVTI-AE)

著者 (2件)： Jameel Samer Kais (Department of Computer Science, University of Raparin, Rania, Iraq) ,  Majidpour Jafar (Department of Computer Science, University of Raparin, Rania, Iraq)
資料名： International Journal of Image and Graphics  (International Journal of Image and Graphics)
巻： 22  号： 1  ページ： 2250005  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3723A  ISSN： 0219-4678  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,種々の画像タイプ(熱赤外(TIR),可視スペクトル,近赤外(NIR))を変換するために,多くの挑戦的な問題が存在する。他のタイプのカメラは,異なるタイプの画像を生成する,あるタイプの頻繁に使用されるカメラの能力と特徴を欠く可能性がある。カメラの特徴に基づいて,異なるアプリケーションは,特定の条件(暗さ,霧,夜間,日,および人工光)の下でシナリオを観察することから出現する可能性がある。シナリオをより良く理解するために,1つの分野からもう1つの分野にジャンプする必要がある。本論文では,事前の後処理または任意のユーザ入力を必要としないAutoEncoder法を用いて,異なるタイプのバイブラント,現実的な画像への変換を操作するための完全自動モデル(GVTI-AE)を提案した。GVTI-AEモデルを用いて行った実験は,広く利用可能なデータセット(Tecnocamus Hand Imageデータベース,Carlデータセット,およびIRIS熱/可視顔データベース)で生成された知覚的現実的結果を示した。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 可視スペクトル ,  カメラ ,  *赤外線 ,  データベース ,  特性 ,  *画像 ,  *符号器 ,  後処理 ,  近赤外線 ,  応用プログラム ,  モデル ,  *スペクトル画像 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 暗さ ,  人工光 ,  顔データベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 変換画像 ,  自動エンコーダ ,  教師なし学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： タイプ ,  スペクトル画像 ,  AE ,  赤外線