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J-GLOBAL ID：201702215714677386   整理番号：17A0068441

マルチスケールの畳込み特徴に基づく画像検索【JST・京大機械翻訳】

Image Retrieval Based on Multi-scale Deep Convolutional Features

著者 (2件)： Song Liwei (Faculty of Software,Fujian Normal University) ,  Zeng Zhiyong (Faculty of Software,Fujian Normal University)
資料名： Fujian Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Fujian Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 32  号： 5  ページ： 17-23  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2898A  ISSN： 1000-5277  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： 画像中の異なる位置と異なる大きさの興味ある目標を検索するために,マルチスケールの畳込み特性に基づく画像検索法を提案した。まず第一に,畳込みニューラルネットワークを用いて深さ学習フレームワークを構築し,ランダム勾配降下と後方伝搬アルゴリズムを用いて深さ学習モデルを訓練した。第二に,異なるスケールでの畳込み特性を訓練によって抽出したモデルによって抽出して,次元縮小の後の検索性能を研究した。最後に,深さ特性の画像特性を改善するために,異なるスケールの次元縮小後の畳込み特性を特性融合した。多くの実験は,提案したアルゴリズムが画像検索に有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  *畳込み ,  学習 ,  検索効率 ,  *画像検索 ,  アルゴリズム ,  画像特性 ,  *画像 ,  学習モデル ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： convolutional neural network ,  content-based image retrieval ,  feature extraction ,  deep learning ,  muti-scale ,  feature fusion

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

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチスケール ,  畳込み ,  画像検索