論文の概要: Deep Learning, Machine Learning -- Digital Signal and Image Processing: From Theory to Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20304v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 02:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:39.940408
• Title: Deep Learning, Machine Learning -- Digital Signal and Image Processing: From Theory to Application
• Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習 - デジタル信号と画像処理 - 理論から応用まで
• Authors: Weiche Hsieh, Ziqian Bi, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Keyu Chen, Caitlyn Heqi Yin, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Tianyang Wang, Ming Li, Jintao Ren, Qian Niu, Silin Chen, Ming Liu,
• Abstract要約: デジタル信号処理(DSP)とDIP(Digital Image Processing)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、コンピュータビジョンにおいて人気のある研究分野である。 我々は、画像強調、フィルタリング技術、パターン認識における変換的応用を強調した。 我々は、リアルタイムデータ処理を最適化するアルゴリズムを実装し、コンピュータビジョンにおけるスケーラブルで高性能なソリューションの基礎を形成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.284340134417285
• License:
• Abstract: Digital Signal Processing (DSP) and Digital Image Processing (DIP) with Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) are popular research areas in Computer Vision and related fields. We highlight transformative applications in image enhancement, filtering techniques, and pattern recognition. By integrating frameworks like the Discrete Fourier Transform (DFT), Z-Transform, and Fourier Transform methods, we enable robust data manipulation and feature extraction essential for AI-driven tasks. Using Python, we implement algorithms that optimize real-time data processing, forming a foundation for scalable, high-performance solutions in computer vision. This work illustrates the potential of ML and DL to advance DSP and DIP methodologies, contributing to artificial intelligence, automated feature extraction, and applications across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: デジタル信号処理(DSP)とDIP(Digital Image Processing)と機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、コンピュータビジョンと関連分野において人気のある研究分野である。 我々は、画像強調、フィルタリング技術、パターン認識における変換的応用を強調した。 Disrete Fourier Transform(DFT)やZ-Transform、Fourier Transformといったフレームワークを統合することで、堅牢なデータ操作とAI駆動タスクに不可欠な機能抽出を可能にします。 Pythonを用いて、リアルタイムデータ処理を最適化するアルゴリズムを実装し、コンピュータビジョンにおけるスケーラブルで高性能なソリューションの基礎を形成します。 この研究は、MLとDLがDSPとDIP方法論を進歩させる可能性を示し、人工知能、自動特徴抽出、さまざまな領域にわたるアプリケーションに寄与する。

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