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J-GLOBAL ID：201602255357054201   整理番号：16A0859286

視覚ワードバッグとGABORテクスチャを融合リモートセンシング画像検索【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Image Retrieval Based on the Fusion of BoVW and Gabor Texture

著者 (5件)： Ge Yun (Information Engineering School, Nanchang University) ,  Jiang Shunliang (Information Engineering School, Nanchang University) ,  Ye Famao (Information Engineering School, Nanchang University) ,  Xu Qingyong (Information Engineering School, Nanchang University) ,  Tang Yiling (Information Engineering School, Nanchang University)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 43  号： 2  ページ： 76-81,88  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高分解能のリモートセンシング画像に対して,1つの視覚ワードバッグとGABORテクスチャを融合の画像検索方法を提案した。リモートセンシング画像のテクスチャ情報が豊富で,局所キーポイントが多く,画像に多く類似テクスチャが存在するとき,視覚のワードバッグ検索精度が低下する。視覚ワードバッグとGABORテクスチャを,局所的特徴とグローバル特徴およびW/POS中層と底層テクスチャの利点を一緒に結合した融合を,リモートセンシング画像の記述方式を改善できる。実験結果は,従来のGABORテクスチャと色矩融合方法より優れているのを示して,合理的に視覚ワードバッグとGABORテクスチャの重みを割り当てることにより,特徴融合の検索性能と単一特徴方法に比べて大きな向上がある,としている。従って,視覚ワードバッグとGABORテクスチャを融合リモートセンシング画像検索の分野では,1つの有効な方法である。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  検索効率 ,  高分解能 ,  *画像検索 ,  *画像
準シソーラス用語： 特徴融合 ,  検索精度 ,  *リモートセンシング画像 ,  *テクスチャ ,  *視覚ワード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： remote sensing image retrieval ,  BoVW ,  Gabor texture ,  feature fusion

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚ワード ,  バッグ ,  テクスチャ ,  融合 ,  リモートセンシング ,  画像検索