文献

J-GLOBAL ID：201702249165505404   整理番号：17A0312128

類似性行列の深い特徴と適応重みづけに基づく場所認識【Powered by NICT】

Place recognition based on deep feature and adaptive weighting of similarity matrix

著者 (5件)： Li Qin (Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping, China) ,  Li Ke (Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping, China) ,  You Xiong (Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping, China) ,  Bu Shuhui (Northwestern Polytechnical University, China) ,  Liu Zhenbao (Northwestern Polytechnical University, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 199  ページ： 114-127  発行年： 2016年07月26日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効果的な特徴と類似性測度は,場所認識に良好な性能を達成するために,二のキーポイントである。本論文では,深い学習と類似度行列解析に基づく画像類似性測定法,場所認識とインフラストラクチャ自由ナビゲーションのための用いることができるを提案した。高の代表的な特徴を得るために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を採用して,画像中の物体の階層的情報を抽出した。方法では,画像をパッチに分割し,類似度行列をパッチ類似性に従って構築した。全体画像類似性は類似性マトリックスのデータ差の解析に基づく提案した適応重みづけ方式によって決定される。実験結果は,提案した方法が既存の方法よりもよりロバストであることを示し,それは局所変化と同じように見えると同じ場所画像を用いた異なる場所画像を識別することができる。さらに,提案した方法は同時位置とマッピング(SLAM)におけるループ閉鎖検出を効果的に解決する能力を有している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： インフラストラクチャー ,  ロバスト性 ,  測度 ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  *類似性 ,  画像 ,  *重みづけ
準シソーラス用語： SLAM ,  画像類似性 ,  類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  画像記述行列 ,  類似性行列 ,  場所認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  行列 ,  適応 ,  重みづけ