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J-GLOBAL ID：202202270673991296   整理番号：22A0929214

階段降下と床を分類するためのグレーレベル共起行列と逆伝搬ニューラルネットワークの組合せ【JST・京大機械翻訳】

The combination of gray level co-occurrence matrix and back propagation neural network for classifying stairs descent and floor

著者 (5件)： Utaminingrum Fitri (Computer Vision Research Group, Faculty of Computer Science Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Sarosa Syam Julio A. (Computer Vision Research Group, Faculty of Computer Science Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Karim Corina (Mathematics Department, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Gapsari Femiana (Mechanical Engineering, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Wihandika Randy Cahya (Computer Vision Research Group, Faculty of Computer Science Brawijaya University, Malang, Indonesia)
資料名： ICT Express  (ICT Express)
巻： 8  号： 1  ページ： 151-160  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3544A  ISSN： 2405-9595  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマート車椅子(SW)技術は,手または人々が彼らを支援できない障害者を助けるための解決策の1つである。それ自身で移動できる限り,スマート車椅子は使用に安全である必要がある。SW安全性を増加させる方法の一つは,障害物を検出する能力である。本研究では,画像処理に基づいて階段下降と床を分類できる障害物検出の作成を試みた。この目的を達成するために,コントラスト制限適応ヒストグラム等化(CLAHE)を用いて画像コントラストを増加させた。その後,グレイレベル共起行列(GLCM)を用いて画像から特徴を抽出した。最後に,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)を用いて画像を分類した。テスト結果に基づいて,BPNNは,0.0035sの平均計算時間で,95%の正確度,95%の感度,95%の特異性で結果を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *行列 ,  コントラスト ,  *階段 ,  精度 ,  画像処理 ,  画像 ,  画像特性 ,  障害物 ,  車椅子 ,  画像強調 ,  障害者
準シソーラス用語： グレイレベル ,  *共起行列 ,  特異性 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  ヒストグラム等化 ,  画像コントラスト ,  同時生起行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BPNN ,  特徴抽出 ,  GLCM ,  スマート車いす

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 階段 ,  降下 ,  床 ,  分類 ,  共起行列 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  組合せ