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J-GLOBAL ID：201702216540184442   整理番号：17A0142511

伝搬に基づく顕著性検出のための初期標識の推定法【Powered by NICT】

Estimation method of initial labels for propagation-based saliency detection

著者 (3件)： Umeki You (Dept. Electrical Electronics Information Engineering, Nagaoka Univ. of Tech., Nagaoka, Niigata, 940-2137 Japan) ,  Yoshida Taichi (Dept. Electrical Electronics Information Engineering, Nagaoka Univ. of Tech., Nagaoka, Niigata, 940-2137 Japan) ,  Iwahashi Masahiro (Dept. Electrical Electronics Information Engineering, Nagaoka Univ. of Tech., Nagaoka, Niigata, 940-2137 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  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： 伝搬に基づく顕著性検出のためのスケール不変特徴変換(SIFT),高次元カラー変換(HDCT),機械学習に基づく初期ラベルの推定法を提案する。ラベル伝搬戦略である顕著性検出のための効率的であるが,その精度は初期ラベルの分布に依存する。本論文では,提案した方法は,それぞれHDCTと機械学習に基づく前/背景の初期ラベルとSIFT特徴点の密度を推定した。,初期ラベルは領域にわたり分布していると不正確な顕著性は,得られた顕著性マップにおける減衰する。シミュレーションを通して,筆者らは,提案した方法が最新の方法よりも優れている客観的及び知覚的にことを示した。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： *機械学習 ,  高次元
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  ラベル伝搬 ,  *推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 伝搬 ,  初期 ,  標識 ,  推定法