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J-GLOBAL ID：202202279729170602   整理番号：22A0965619

雑音干渉下のモノのインターネットシステムにおける複数商品画像の自動認識方法【JST・京大機械翻訳】

Automatic recognition method of multi commodity image in Internet of Things system under noise interference

著者 (1件)： Li Yuanxi (Jiangsu Research and Development Ctr. of Application Technology for Wireless Sensing System (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 12168  ページ： 121680L-9  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ノイズの干渉のため,画像認識の精度は減少する。したがって,モノのインターネットシステムにおけるマルチモジュール画像の自動認識法を提案した。局所画素ブロックマッチングアルゴリズムを用いてPCA訓練サンプル集合を構築し,主成分分析を用いてモデル化した。モデルは,商品画像のノイズをフィルターにかけるために使用して,エピポーラ拘束は,認識結果の信頼性を確認するためにRANSACアルゴリズムに導入した。実験結果は,ノイズ干渉戦略の閾値が30%であるとき,提案方法が95%以上の精度を達成することができて,それは2つの比較方法より明らかに良いことを示した。COPYRIGHT SPIE. 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 ,  *干渉 ,  *雑音 ,  フィルタ ,  信頼性 ,  精度 ,  *画像 ,  画素 ,  主成分分析 ,  画像認識
準シソーラス用語： 比較法 ,  *自動認識 ,  RANSAC ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音 ,  干渉 ,  インターネット ,  商品 ,  自動認識