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J-GLOBAL ID：201702239512115447   整理番号：17A0066474

一つの顕著な目標完全性検出方法【JST・京大機械翻訳】

Complete Detection Method of Salient Objects

著者 (4件)： Lin Huafeng (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Li Jing (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Liang Dachuan (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Zhou Peiyun (College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 9  ページ： 2079-2083  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 顕著な検出方法に存在する目標検出の不完全な現象に対して、一つの顕著な目標完全性検査方法を提案し、同時に目標検出の完全性と顕著性を考慮することができる。まず第一に,階層的分割法を用いてオブジェクトの輪郭を得る。次に,適応しきい値分割法を用いて,クラスタ化に基づく顕著なグラフを処理し,超顕著性マップと超顕著ピクセルを得た。最終的に,前処理グレースケール画像における超ピクセル画素の比率に従って,完全処理グレースケール画像を生成する。超グラフと完全後処理グラフに対して重み融合を行い、最終的な完全顕著性図を獲得した。標準データセットの実験結果は,この方法がより高い精度と再現率を持ち,既存の方法よりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *検出法 ,  クラスタ化 ,  超グラフ ,  分割法 ,  画素 ,  *完全性 ,  後処理
準シソーラス用語： 再現率 ,  グレースケール画像 ,  顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： saliency detection ,  co-saliency ,  hierarchical segmentation ,  clustering

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 目標 ,  完全性 ,  検出方法