論文の概要: Improvement of image classification by multiple optical scattering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14051v1
- Date: Mon, 12 Jul 2021 04:12:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-01 13:32:33.917101
- Title: Improvement of image classification by multiple optical scattering
- Title（参考訳）: 多重光散乱による画像分類の改善
- Authors: Xinyu Gao, Yi Li, Yanqing Qiu, Bangning Mao, Miaogen Chen, Yanlong
Meng, Chunliu Zhao, Juan Kang, Yong Guo, and Changyu Shen
- Abstract要約: 我々はLCDとRGBレーザー源に基づく光ランダム散乱システムを構築した。
画像分類はランダム散乱の助けを借りて改善できることがわかった。
コンピュータ上に展開した尾根分類と合わせて,94%以上の優れた分類精度を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.210817257130788
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multiple optical scattering occurs when light propagates in a non-uniform
medium. During the multiple scattering, images were distorted and the spatial
information they carried became scrambled. However, the image information is
not lost but presents in the form of speckle patterns (SPs). In this study, we
built up an optical random scattering system based on an LCD and an RGB laser
source. We found that the image classification can be improved by the help of
random scattering which is considered as a feedforward neural network to
extracts features from image. Along with the ridge classification deployed on
computer, we achieved excellent classification accuracy higher than 94%, for a
variety of data sets covering medical, agricultural, environmental protection
and other fields. In addition, the proposed optical scattering system has the
advantages of high speed, low power consumption, and miniaturization, which is
suitable for deploying in edge computing applications.
- Abstract（参考訳）: 多重散乱は、光が非一様媒質に伝播するときに起こる。
多重散乱の間、画像は歪められ、その空間情報はスクランブル化していった。
しかし、画像情報は失われず、スペックルパターン(SP)の形で提示される。
本研究では,LCDとRGBレーザーを用いた光ランダム散乱システムを構築した。
その結果,画像から特徴を抽出するために,フィードフォワードニューラルネットワークと見なされるランダム散乱によって画像分類が改善されることがわかった。
コンピュータ上に展開したリッジ分類と合わせて,医療,農業,環境保護などの分野をカバーするさまざまなデータセットに対して,94%以上の優れた分類精度を達成した。
さらに,提案する光散乱システムは,エッジコンピューティングアプリケーションへのデプロイに適した高速・低消費電力・小型化という利点がある。
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