Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature Identification and Matching for Hand Hygiene Pose

論文の概要: Feature Identification and Matching for Hand Hygiene Pose

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06537v1
Date: Sat, 14 Aug 2021 13:34:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-18 08:41:41.140487
Title: Feature Identification and Matching for Hand Hygiene Pose
Title（参考訳）: 手指衛生的ポーズの特徴同定とマッチング
Authors: Rashmi Bakshi
Abstract要約: 実験により、ORBアルゴリズムは、少ない時間で多数の正しい一致を与えることにより、性能が向上することを示した。 OpenCVはpythonスクリプトにアルゴリズムを適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Three popular feature descriptors of computer vision such as SIFT, SURF, and ORB compared and evaluated. The number of correct features extracted and matched for the original hand hygiene pose-Rub hands palm to palm image and rotated image. An accuracy score calculated based on the total number of matches and the correct number of matches produced. The experiment demonstrated that ORB algorithm outperforms by giving the high number of correct matches in less amount of time. ORB feature detection technique applied over handwashing video recordings for feature extraction and hand hygiene pose classification as a future work. OpenCV utilized to apply the algorithms within python scripts.
Abstract（参考訳）: SIFT, SURF, ORB などのコンピュータビジョンの3つの特徴記述子を比較し評価した。手のひら画像から手のひら画像, 回転画像まで, 手のひら写真と一致する特徴を抽出し, 一致させた。マッチの総数と生成されたマッチの正確な数に基づいて算出された精度スコア。この実験は、orbアルゴリズムが、少ない時間で正しいマッチングを多く与えることで、より優れることを示した。特徴抽出と手指衛生ポーズ分類のための手洗いビデオ記録に応用したORB特徴検出技術が今後の課題である。 OpenCVはpythonスクリプトにアルゴリズムを適用した。

関連論文リスト

Self-Supervised Learning for Detecting AI-Generated Faces as Anomalies [58.11545090128854]
本稿では、写真顔画像から純粋にカメラ固有の特徴と顔特有の特徴の自己教師付き学習を活用することで、AI生成顔の異常検出手法について述べる。提案手法の成功は,特徴抽出器を訓練して4つの通常交換可能な画像ファイルフォーマット(EXIF)をランク付けし,人工的に操作された顔画像の分類を行うプリテキストタスクを設計することにある。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-04T06:23:24Z)
HandDiff: 3D Hand Pose Estimation with Diffusion on Image-Point Cloud [60.47544798202017]
ハンドポーズ推定は、様々な人間とコンピュータの相互作用アプリケーションにおいて重要なタスクである。本論文は,手形画像点雲上での正確な手ポーズを反復的に認知する拡散型手ポーズ推定モデルであるHandDiffを提案する。実験の結果,提案したHandDiffは,4つの挑戦的なハンドポーズベンチマークデータセットにおいて,既存のアプローチよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-04T02:15:16Z)
Blind Image Quality Assessment via Vision-Language Correspondence: A Multitask Learning Perspective [93.56647950778357]
ブラインド画像品質評価(BIQA)は、参照情報なしで画像品質の人間の知覚を予測する。我々は,他のタスクからの補助的知識を活用するために,BIQAのための汎用的かつ自動化されたマルチタスク学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-27T07:58:09Z)
Palm Vein Recognition via Multi-task Loss Function and Attention Layer [3.265773263570237]
本稿では,VGG-16伝達学習の融合注意機構に基づく畳み込みニューラルネットワークを,赤外線ヤシ静脈データセットの特徴抽出ネットワークとして利用する。モデルのロバスト性を検証するため、異なるソースからのデータセットに対していくつかの実験を行った。同時に、マッチングは高効率であり、ヤシ静脈対あたり平均0.13秒かかる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-11T02:32:49Z)
Deep Learning Computer Vision Algorithms for Real-time UAVs On-board Camera Image Processing [77.34726150561087]
本稿では,ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて,小型UAVのリアルタイムセンサ処理を実現する方法について述べる。すべてのアルゴリズムは、ディープニューラルネットワークに基づく最先端の画像処理手法を用いて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T11:10:42Z)
Active Gaze Control for Foveal Scene Exploration [124.11737060344052]
本研究では,葉型カメラを用いた人間とロボットが現場を探索する方法をエミュレートする手法を提案する。提案手法は,同数の視線シフトに対してF1スコアを2～3ポイント増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T14:59:28Z)
Image analysis for automatic measurement of crustose lichens [0.0]
地層は、特に最近の地質学的堆積物や考古学的構造において、年代推定器としてよく使われている。現在の自動化されていない手作業のキッチンと測定は、時間と手間のかかるプロセスである。本研究は, 平らな岩盤表面のライチェンタルリを効率よく識別するワークフローと画像取得・処理ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-01T23:11:59Z)
Feature Extraction and Prediction for Hand Hygiene Gestures with KNN Algorithm [0.0]
本研究は手洗いの過程に関わる手振りの分析に焦点をあてる。手の輪郭、手の遠心、最大の輪郭に沿った極端手点などの手の特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-30T14:56:07Z)
SAR image matching algorithm based on multi-class features [0.27624021966289597]
合成開口レーダは24/7と24/7の動作が可能で、適用価値が高い。マッチングアルゴリズムのロバスト性を高めるために,主に直線と領域という2種類の特徴を用いて,マルチクラス特徴に基づく新しいSAR画像マッチングアルゴリズムを提案する。実験結果から,本アルゴリズムは高精度なマッチング結果を得ることができ,正確な目標位置決めが可能であり,視点や照明の変化に優れたロバスト性を有することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-13T01:07:51Z)
Learning to Disambiguate Strongly Interacting Hands via Probabilistic Per-pixel Part Segmentation [84.28064034301445]
自己相似性と、それぞれの手にピクセル観察を割り当てるあいまいさは、最終的な3Dポーズエラーの大きな原因である。 1つの単眼画像から2つの手の3次元ポーズを推定する新しい手法であるDIGITを提案する。提案手法は,InterHand2.6Mデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-01T13:28:02Z)
Automatic Radish Wilt Detection Using Image Processing Based Techniques and Machine Learning Algorithm [3.4392739159262145]
本研究では,ラディッシュ作物のフッ化物検出のためのセグメンテーション法と抽出法を提案する。最近のワイト検出アルゴリズムは、画像処理技術または従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。提案手法は,画像処理と機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T01:37:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。