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J-GLOBAL ID：201702272551479801   整理番号：17A0094672

最適化凸分組の目標検出への応用研究【JST・京大機械翻訳】

Study on best optimization convex grouping method in object detection

著者 (5件)： Wu Jianhui (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology; Key Laboratory of Optimization and Control for Complex Systems) ,  Li Jiaojie (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology) ,  Zhang Guoyun (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology; Key Laboratory of Optimization and Control for Complex Systems) ,  He Wei (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology; Key Laboratory of Optimization and Control for Complex Systems) ,  Shang Cheng (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 17  ページ： 215-219,228  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 異なる場面における静的画像における単一ターゲット検出の問題を解決するために,最適化凸分組に基づく目標検出法を提案した。最適化凸分組の基本原理を比較し,CANNYエッジ検出パラメータの設定,エッジエッジに基づく線分あてはめ,凸分組における凸多角形の構造,および最適化多角形の判定について詳細に紹介した。実験結果は,提案した方法が,任意の場面における単一目標検出率と検出精度が良く,目標検出器の最適化判定モードと結合して,検出速度が速く,機械学習におけるサンプルデータの影響を受けないことを示し,良好な普遍性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *凸形 ,  エッジ検出 ,  検出器 ,  画像 ,  機械学習 ,  *最適化 ,  普遍性 ,  検出法
準シソーラス用語： 検出精度 ,  検出率 ,  線分 ,  ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： convex attribute ,  convex grouping ,  best optimization decision ,  object detection

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  凸 ,  目標 ,  応用 ,  研究