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J-GLOBAL ID：201702274564195690   整理番号：17A0159359

統合学習に基づく対話型画像分割【JST・京大機械翻訳】

Interactive Image Segmentation Based on Ensemble Learning

著者 (4件)： Liu Jinping (College of Mathematics and Computer Science,Hunan Normal University) ,  Chen Qing (School of Information Science and Engineering,Central South University) ,  Zhang Jin (School of Information Science and Engineering,Central South University) ,  Tang Zhaohui (School of Information Science and Engineering,Central South University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 7  ページ： 1649-1655  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 対話型画像分割のための人工標識の欠如と異なるターゲット領域におけるラベル付けが難しく,単一分類装置が効果的にセグメンテーション結果を得ることができないという問題を解決するために,多重分類集合学習に基づく対話型画像セグメンテーション法を提案した。第一の分類装置を,多変量適応回帰スプライン(MARS)によって構築した。同時に,平滑化薄板様回帰関数(TPSR)構造と相補性の第二の分類装置を導入して,BAGGING分類器を統合して,単一分類装置のノイズ感度を減少して,人工標識サンプルの特性空間の利用率をさらに改良した。次に,半教師つき学習におけるクラスタ化の仮説に基づいて,BAGGING-多半教師つき学習アルゴリズムを提案して,半教師つき画像分割を実現した。異なるデータ集合における検証性と対比性実験は提案方法の有効性と優位性を表明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相補性 ,  多重化 ,  クラスタ化 ,  平滑化 ,  分類装置 ,  雑音 ,  スプライン ,  アルゴリズム ,  薄板 ,  セグメンテーション ,  *学習
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  半教師つき学習 ,  利用率 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： interactive image segmentation ,  multivariate adaptive regression splines (MARS) ,  ensemble learning ,  thin-plate spline regression(TPSR) ,  semi-supervised learning

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統合 ,  学習 ,  対話型画像分割