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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-229

リアルタイムな動画内物体認識システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216964
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216964
1aa731a4-bb63-41b3-8605-deaee844ff97
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22229033.pdf IPSJ-CVIM22229033.pdf (1.9 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル リアルタイムな動画内物体認識システム
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション5-B
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
静岡大学工学部数理システム工学科
著者所属
静岡大学工学部数理システム工学科
著者名 長沢, 瑛史

× 長沢, 瑛史

長沢, 瑛史

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岡部, 誠

× 岡部, 誠

岡部, 誠

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我々は撮影中の動画の中から対象物体を探し出すためのインタラクティブなシステムを提案する.ユーザは対象物体が写っている画像をクエリとして与える.撮影中の動画にクエリで与えた物体が写ると,それをシステムはリアルタイムに認識してユーザに知らせることができる.提案手法は 2 つの ResNet50 から成り,一方はクエリ画像から特徴量を抽出し,もう一方は撮影中の動画の各フレームから特徴量を抽出する.両者を掛け合わせた特徴量は多層パーセプトロンによって,対象物体が写っているかどうかを表す値に変換される.対象物体は予め学習済みである必要はなく,かつ,提案手法はあらゆる対象物体の入力に対応できるようにしたい.そこで,DAVIS 2016 データセットを用いた画像合成により大量のデータセットを作成して学習を行った.車載カメラで撮影した動画を用いて道路標識の認識に関する実験を行い,その精度や実際の使い勝手について調査し,報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2022-CVIM-229, 号 33, p. 1-5, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:40:22.600666
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