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J-GLOBAL ID：201002295251568734   整理番号：10A0213489

モチーフ-ベースパターン化布欠陥検出に対する楕円決定領域

Ellipsoidal decision regions for motif-based patterned fabric defect detection

著者 (3件)： NGAN Henry Y.T. (Industrial Automation Res. Lab., Dep. of Electrical and Electronic Engineering, The Univ. of Hong Kong, Pokfulam ...) ,  PANG Grantham K.H. (Industrial Automation Res. Lab., Dep. of Electrical and Electronic Engineering, The Univ. of Hong Kong, Pokfulam ...) ,  YUNG Nelson H.C. (Lab. for Intelligent Transportation System Res., Dep. of Electrical and Electronic Engineering, The Univ. of Hong ...)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 6  ページ： 2132-2144  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： エネルギー分散値のマックス-ミニ決定領域を用いて検出成功率を改善するため,モチーフ-ベースパターン化布欠陥検出用楕円決定領域の使用を検討した。著者らの先行研究では,マックス-ミニ決定領域は明確な例には有効であったが,曖昧な擬陽性例と擬陰性例を検出する問題があった。この問題を緩和するため,まず,Gauss混合モデルによってエネルギー分散値を記述できると仮定し,次に,k-平均クラスタ化を用いて全体のデータ集団を形成している様々なクラスタを粗く識別し,更に,楕円決定領域のあてはめ基底として各クラスタの凸包を用いた。欠陥検出はこれらの楕円領域に基づく。この手法を検証するため,新しい楕円領域を用いて三つの壁紙群を評価し,マックス-ミニ決定領域を用いて得た結果と比べた。p2群の成功率を93.43%から100%に改善し,pmm群の成功率を96.72%から95.9%に改善したが,p4m群では成功率は90.77%で同じであった。モチーフベース欠陥検出における楕円決定領域の使用の優位性を実証した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像認識 ,  画像 ,  *布 ,  楕円 ,  ミニマックス法 ,  決定 ,  クラスタ化 ,  凸包
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  k-平均法 ,  エネルギー分散 ,  テクスチャ画像 ,  モチーフ ,  *欠陥検出 ,  成功率 ,  壁紙

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： モチーフ ,  パターン化 ,  布 ,  欠陥検出 ,  楕円