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J-GLOBAL ID：201702277554343214   整理番号：17A0058130

自然風景画像の記憶を予測する【Powered by NICT】

Predicting the memorability of natural-scene images

著者 (3件)： Lu Jiaxin (The School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Mai (The School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Zulin (The School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,一般的に,画像記憶は幾つかの最新技術特徴を用いて予測できることを示した。しかし,全ての現存方法は,自然シーン画像の記憶,ヒトから離れを予測するのに有効ではない。本論文では,自然シーン画像のための記憶予測の有効性を改善するための新しい方法を提案した。特に,HSV色のいくつかは我々の自然風景画像覚えやすさ(NSIM)データセットにおける自然シーン画像の記憶に正または負の影響を持つことを論じた。記憶可能性予測のためのHSV系特徴を開発した。最後に,HSV系特徴は,筆者らのアプローチにおける他の効率的な最新の特徴と結合した自然シーン画像に対する記憶を予測することである。実験結果は筆者らの手法の有効性を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  ヒト

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 (2件)： 風景画 ,  予測