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【24h】

DNN学習用画像生成のための力メラ固有画素値変動の統計的モデル化手法: 機械学習に基づく外観検査の理論的性能向上を目指して

机译:DNN学习图像生成统计建模方法对DNN学习图像的特定像素特性:旨在提高基于机器学习的外观检查的理论性能

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摘要

本稿では,画像の撮影時に発生するカメラ固有の画素値の変動を再現し,DNNのための学習画像を生成する手法を提案する.DNNを用いる際に,学習と識別で使用するカメラの違いから,正解率が低下することが問題となっている.そこで本研究では,識別時のカメラの固有の画素値の変動を統計モデルで表し,それをもとに学習用画像に画素値の変動を与えることにより,あたかも識別用のカメラで撮影されたような学習用画像を生成し,識別正解率の向上を実現した.DNNによる外観検査を想定した実験では,複数のカメラで撮影された画像を学習に用いる際に,従来手法と比べて正解率が約2.2%向上した.
机译:在本文中,我们再现在图像拍摄期间生成的相机特定像素值的波动,并提出一种用于为DNN生成学习图像的方法。从使用DNN使用DNN时使用的相机的差异精度率降低。因此,在该研究中,在识别时,相机的独特像素值的变化由统计模型表示,并且基于该统计模型来对学习图像执行像素值波动。通过给出,生成诸如用于识别的摄像机的学习图像,并且识别精度率得到改善。在实验中,假设DNN的外观检查,在用于学习时用多个摄像机拍摄的图像,提高了大约2.2 %与传统方法相比。

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