『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=226291)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨):
カテゴリ (推奨): 教育 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Matsumoto Yoshihide (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2. (英) Uemiya Tadashi (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.獅々堀 正幹 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
役割 (任意): (英)   (日) 研究手法の提案および論文校正を担当した.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.北 研二 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意): (英)   (日) 共同研究者として,関連文献の調査および研究指導を行った.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) A Method for Detecting Subtitle Regions in Videos Using Video Text Candidate Images and Color Segmentation Images  (日) テキスト候補画像と色領域分割画像を用いたビデオ中の字幕領域検出手法   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, a method for detecting text regions in digital videos with telop, such as drama, movie and news programming, is proposed. The typical characteristics of telop are that it does not move, and that its edges are strong. This method takes advantage of these characteristics to produce video text candidate images.  (日) 本論文では,ドラマや映画やニュースのような字幕付きの映像からテキスト領域を自動的に検出する方法を提案した.字幕は位置が不変で,エッジが強いという特徴を持っており,これらの特徴を利用することにより,テキスト領域の候補を生成する.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): International Journal of Advanced Intelligence (IJAI) (AIA International Advanced Information Institute)
(pISSN: 1883-3918)

ISSN (任意): 1883-3918 [継承]
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(必須): 2 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 37 55 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2010年 7月 初日 (平成 22年 7月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
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NAID (任意):
WOS (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● Yoshihide Matsumoto, Tadashi Uemiya, Masami Shishibori and Kenji Kita : A Method for Detecting Subtitle Regions in Videos Using Video Text Candidate Images and Color Segmentation Images, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.2, No.1, 37-55, 2010.
欧文冊子 ● Yoshihide Matsumoto, Tadashi Uemiya, Masami Shishibori and Kenji Kita : A Method for Detecting Subtitle Regions in Videos Using Video Text Candidate Images and Color Segmentation Images, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.2, No.1, 37-55, 2010.

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