Fugu-MT 論文翻訳(概要): Thermal Face Image Classification using Deep Learning Techniques

論文の概要: Thermal Face Image Classification using Deep Learning Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02314v1
Date: Sat, 4 Nov 2023 03:56:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-07 18:22:15.820377
Title: Thermal Face Image Classification using Deep Learning Techniques
Title（参考訳）: 深層学習技術を用いた熱顔画像分類
Authors: Prosenjit Chatterjee and ANK Zaman
Abstract要約: この研究は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャ、特にResNet-50とVGGNet-19を使用して、熱画像から特徴を抽出する。実験により,提案手法の有効性を精度と効率の観点から検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Thermal images have various applications in security, medical and industrial domains. This paper proposes a practical deep-learning approach for thermal image classification. Accurate and efficient classification of thermal images poses a significant challenge across various fields due to the complex image content and the scarcity of annotated datasets. This work uses a convolutional neural network (CNN) architecture, specifically ResNet-50 and VGGNet-19, to extract features from thermal images. This work also applied Kalman filter on thermal input images for image denoising. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in terms of accuracy and efficiency.
Abstract（参考訳）: 熱画像は、セキュリティ、医療、産業分野に様々な応用がある。本稿では,熱画像分類のための実用的な深層学習手法を提案する。熱画像の高精度かつ効率的な分類は、複雑な画像の内容と注釈付きデータセットの不足により、様々な分野において大きな課題となる。この研究は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャ、特にResNet-50とVGGNet-19を使用して、熱画像から特徴を抽出する。また,熱入力画像に対してkalmanフィルタを適用した。実験結果は,提案手法の有効性を,精度と効率の観点から示している。

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