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J-GLOBAL ID：201702257030749003   整理番号：17A0296774

顔画像ノイズ防止性能検出アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Antinoise Performance of Face Image Detection Algorithm Research

著者 (2件)： Hu Zhipeng (Information Technology and Media College of Beihua University) ,  Liu Ying (Information Technology and Media College of Beihua University)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 11  ページ： 349-352  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 顔画像のノイズ防止性能を検出することは,画像処理の後の検出精度を向上させることができる。人間の顔画像におけるノイズ点の分布を分析することによって,従来のアリコロニーアルゴリズムは,ノイズを検出することができて,従来のアントコロニーアルゴリズムは,単純なメンバーシップ関数だけを含んで,近傍の加重値を計算することができなかった。それは,顔画像のノイズ防止性能の検出精度と効率を減少させる。本論文は,マルチターゲット最適化アルゴリズムに基づく顔画像ノイズ防止アルゴリズムを提案した。まず最初に,ファジィ推論規則を用いて,処理画像をファジィマトリックスに写像し,閾値を計算するためにマトリックス分割における閾値選択法を使用し,計算結果に従って,顔画像のヒストグラムを高分解能領域に分割し,高画像をファジィ強化処理によって処理した。ファジィエッジ検出アルゴリズムを用いて,顔画像のエッジ情報を得て,画像検出のための適応ファジィフィルタを設計して,種々の画像エッジ検出戦略の条件の下でノイズ強度を計算して,顔画像のノイズ防止性能を検出した。シミュレーション結果は,改良した顔画像ノイズ検出アルゴリズムが検出精度と効率を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  *雑音 ,  エッジ検出 ,  *画像 ,  曖昧さ ,  メンバシップ関数 ,  *アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  *顔画像 ,  ファジィ推論
準シソーラス用語： *画像雑音 ,  画像センシング ,  最適アルゴリズム ,  検出精度 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Image fuzzy ,  Edge detection ,  Noise

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔画像 ,  ノイズ ,  検出アルゴリズム ,  研究