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J-GLOBAL ID:202202280558319149   整理番号:22A1169685

フラッシュアニメーションスタイルにおける深層学習ベース3D形状特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based 3D Shape Feature Extraction on Flash Animation Style
著者 (2件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1338A  ISSN: 1530-8669  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)
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一種のデジタル学習資源としてのフラッシュアニメーションは,情報内容を配信するための重要なメディアであり,より重要なことに,テキスト,グラフィックス,画像,オーディオ,ビデオ,相互作用,動的効果,その他,フラッシュアニメーション,その強力なマルチメディア相互作用と提示能力など,その強力なマルチメディア相互作用と提示能力を有する重要なオンライン学習資源は,距離教育,高品質コースウェブサイト,Q&Aプラットフォームなどで広く使われる。深層学習の連続開発により,深層学習と組み合わせた3D形状特徴抽出法は,最新の研究題目になった。本論文では,従来の3D形状特徴抽出手法と深層学習を組み合わせて,非深層学習法のボトルネックを破るだけでなく,3D形状データ分類と検索タスクの精度を,特に非剛体3D形状の場合に改善した。本論文における方式は,多数の訓練サンプルを必要としないだけでなく,フラッシュアニメーションのためのその特徴抽出も正確である。実験は,本論文の方式の正確な特徴抽出の成功率が最先端の方法のものより高いことを示した。Copyright 2022 Mengru Zhu and Jong Han Lee. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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計算機網  ,  移動通信 
引用文献 (22件):
  • V. Deschaintre, Y. Lin, A. Ghosh, "Deep polarization imaging for 3D shape and SVBRDF acquisition," 2021, http://arxiv.org/abs/15567-15576.
  • A. Makkar, N. Kumar, A. Y. Zomaya, S. Dhiman, "SPAMI: a cognitive spam protector for advertisement malicious images," Information Sciences, vol. 540, pp. 17-37, 2020.
  • L. Jiang, C. Guan, H. Zhang, C. Wang, B. Jiang, "Brain computer interface based 3D game for attention training and rehabilitation," 2011 6th IEEE conference on industrial electronics and applications, pp. 124-127, Beijing, China, June 2011.
  • W. Wu, "The ambivalent image factory: The genealogy and visual history of Chinese independent animation," Animation, vol. 13, no. 3, pp. 221-237, 2018.
  • V. Strukov, "Video Anekdot: auteurs and voyeurs of Russian flash animation," Animation, vol. 2, no. 2, pp. 129-151, 2007.
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