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J-GLOBAL ID：201702257641203267   整理番号：17A0293429

サンプルの有効性とKNN分類に基づく標本抽出法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Sampling-Propagation Matting Method Based on Sample Validity and KNN Classification Labeling

著者 (3件)： Chen Xiao (State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University) ,  He Fazhi (State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University) ,  Zhang Shengdong (State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 28  号： 12  ページ： 2186-2194  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 従来のサンプリング法は,画像処理のための艶処理を再構築し,サンプルの有効性に従って画像領域を区別することができない。このために,適応サンプリング法を提案し,サンプルの有効性に従って未知の領域をサンプリングするためにサンプルを処理するかどうかを決定した。この方法では,標本抽出法を用いて未知の領域を処理し,サンプルの有効性の包括的判定法を提案し,結果を判定することにより,第1種の初期行列として入力された艶を得た。判定不能領域に対して、KNN分類器標識方法に基づく処理を提案し、処理結果は第2種類の初期行列データ入力として消し消しを行い、この標識方法は画像の伝播性を向上させ、後続の艶消し方法の消し消し品質を向上させる。後続の伝播艶処理ステップにおいて、異なるデータソースに対して異なる重みを設定し、最終結果は伝播艶法により完成する。定性的観察と定量分析により実験結果を評価し,オンライン評価により実験結果を評価した。実験結果により,提案方法は,効果的サンプル損失および画像構造の複雑性の下で,良好な艶消し効果を持ち,そして,高い計算速度を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  画像処理 ,  定量分析 ,  再構成 ,  計算機処理速度 ,  画像 ,  *艶消し
準シソーラス用語： 複雑性 ,  画像構造 ,  オンライン ,  データ入力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image matting ,  sampling-propagation ,  judgment ,  KNN classification ,  labeling

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプル ,  有効性 ,  KNN ,  分類 ,  提案