Frame Identification(프레임 식별)란 무엇입니까?
Frame Identification 프레임 식별 - Different from the previous studies, this study proposes novel methods which does not require any image segmentation to perform simultaneously key-frame identification and LAV estimation. [1] Finally, based on the data priority, the meter address and the frame identification, the application layer transport protocol of the CAN bus is designed. [2] Towards this goal, we present a novel approach for time-varying data visualization that encompasses keyframe identification, feature extraction and tracking under a single, unified framework. [3]기존 연구들과 달리 본 연구에서는 키 프레임 식별과 LAV 추정을 동시에 수행하기 위해 이미지 분할이 필요 없는 새로운 방법을 제안합니다. [1] 마지막으로 데이터 우선 순위, 미터 주소 및 프레임 식별을 기반으로 CAN 버스의 애플리케이션 계층 전송 프로토콜이 설계됩니다. [2] 이 목표를 위해 우리는 단일 통합 프레임워크에서 키프레임 식별, 특징 추출 및 추적을 포함하는 시변 데이터 시각화를 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. [3]
frame semantic parsing 프레임 시맨틱 파싱
Frame Identification (FI) is a fundamental and challenging task in frame semantic parsing. [1] Current researches on frame semantic parsing include three subtasks, namely frame identification, argument identification and role classification. [2] Frame identification is one of the key challenges for frame-semantic parsing. [3]프레임 식별(FI)은 프레임 의미 구문 분석에서 기본적이고 어려운 작업입니다. [1] 프레임 의미 구문 분석에 대한 현재 연구에는 프레임 식별, 인수 식별 및 역할 분류의 세 가지 하위 작업이 포함됩니다. [2] nan [3]
copy move forgery 복사 이동 위조
In the past decades, although machine intelligence has been widely adopted to detect the forgery in digital images automatically, It still remains a very challenging detection task for carefully-crafted copy-move forgery in digital video for three reasons: (i) A video of medium length containing hundreds of frames already incurs a prohibitive computational cost; (ii) Similar backgrounds in contiguous frames are easily mistakenly detected as copy-move forgery regions, resulting to a large number of false alarms; (iii) Most state-of-the-art methods cannot detect video copy-move inter-frame or intra-frame forgeries; To effectively address these issues, a fast forgery frame detection method for video copy-move inter/intra-frame identification is proposed: (i) The sparse feature extraction and matching speed-up the algorithm processing and reduce the time cost greatly (Defect (i)); (ii) The adaptive two-pass filtering and copy-move frame-pair matching can address the similarity problem (Defect (ii)) to locate truly forgery frame-pairs (FFP); (iii) Based on the results of these FFP, the type of video copy-move forgery detection can be identified (Defect (iii)). [1]지난 수십 년 동안 기계 지능이 디지털 이미지의 위조를 자동으로 감지하기 위해 널리 채택되었지만 세 가지 이유로 디지털 비디오에서 신중하게 제작된 복사 이동 위조를 감지하는 것은 여전히 매우 어려운 작업으로 남아 있습니다. 수백 개의 프레임을 포함하는 중간 길이는 이미 엄청난 계산 비용을 발생시킵니다. (ii) 인접한 프레임의 유사한 배경은 복사-이동 위조 영역으로 쉽게 잘못 감지되어 많은 수의 오경보가 발생합니다. (iii) 대부분의 최첨단 방법은 비디오 복사 이동 프레임 간 또는 프레임 내 위조를 감지할 수 없습니다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 비디오 복사 이동 프레임 간/프레임 내 식별을 위한 위조 프레임 감지 방법이 제안됩니다. (i) 희소 특징 추출 및 일치는 알고리즘 처리 속도를 높이고 시간 비용을 크게 줄입니다. 나)); (ii) 적응형 2-패스 필터링 및 복사-이동 프레임-쌍 매칭은 유사성 문제(결함 (ii))를 처리하여 진정한 위조 프레임-쌍(FFP)을 찾을 수 있습니다. (iii) 이러한 FFP의 결과를 기반으로 비디오 복사 이동 위변조 탐지 유형을 식별할 수 있습니다(Defect (iii)). [1]
Key Frame Identification
The first step proposes and uses a key frame identification algorithm to extract a set of optimal frames. [1] With the video imprint representation, it is convenient to reverse map back to both temporal and spatial locations in video frames, allowing for both key frame identification and key areas localization within each frame. [2]nan [1] 비디오 임프린트 표현을 사용하면 비디오 프레임의 시간적 및 공간적 위치 모두로 맵을 역전하는 것이 편리하여 각 프레임 내에서 키 프레임 식별 및 키 영역 위치 파악이 모두 가능합니다. [2]
Namely Frame Identification
Current researches on frame semantic parsing include three subtasks, namely frame identification, argument identification and role classification. [1] This work explores how structural information from these lexical resources can lead to gains in a downstream task, namely frame identification. [2]프레임 의미 구문 분석에 대한 현재 연구에는 프레임 식별, 인수 식별 및 역할 분류의 세 가지 하위 작업이 포함됩니다. [1] 이 작업은 이러한 어휘 자원의 구조적 정보가 프레임 식별과 같은 다운스트림 작업에서 어떻게 이득을 얻을 수 있는지 탐구합니다. [2]